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import the dataset and perform training/testing set splits
Apply feature scaling for normalization
Build an SVM classifier and make Predictions
Build a Confusion Matrix and Visualize the results
In this 1-hour long guided project-based course, you will learn how to use Python to implement a Support Vector Machine algorithm for classification. This type of algorithm classifies output data and makes predictions. The output of this model is a set of visualized scattered plots separated with a straight line. You will learn the fundamental theory and practical illustrations behind Support Vector Machines and learn to fit, examine, and utilize supervised Classification models using SVM to classify data, using Python. We will walk you step-by-step into Machine Learning supervised problems. With every task in this project, you will expand your knowledge, develop new skills, and broaden your experience in Machine Learning. Particularly, you will build a Support Vector Machine algorithm, and by the end of this project, you will be able to build your own SVM classification model with amazing visualization. In order to be successful in this project, you should just know the basics of Python and classification algorithms.
Machine Learning
Python Programming
Support Vector Machine (SVM)
classification
Supervised Learning
En un video que se reproduce en una pantalla dividida con tu área de trabajo, tu instructor te guiará en cada paso:
Understand the concept of building a Support Vector Machine classification algorithm with a real-world example
Import and explore the dataset and libraries: numpy, pandas and matplotlib
Split the dataset into training set and testing set
Apply feature scaling to normalize the input features
Fit the SVM classifier to the dataset and making predictions
Visualize training and testing sets results
Tu espacio de trabajo es un escritorio virtual directamente en tu navegador, no requiere descarga.
En un video de pantalla dividida, tu instructor te guía paso a paso
por NK
5 de may. de 2020Nice experience to get acquinted with the algorithm
por AM
2 de may. de 2020Straight to the point, take a little bit of time and it is very useful for anyone seeking more knowledge in this domain.
Thumbs up to the instructor.
por PK
26 de sep. de 2020it was a little bit hard to get message, when he did not write the code for visualizing and copied it. My code never get executed even I copied.
por MA
11 de sep. de 2020Good Course. But voice of instructor was not clear enough and he was very slow. Overall, I have learned some new things. Thanks Instructor.
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