SVM for Beginners: Support Vector Machines dans R Studio

Description

Ce cours vous permet de connaître et de comprendre en profondeur les machines vectorielles de support (SVM), de déballage des algorithmes nécessaires à l'utilisation de l'apprentissage automatique pour faire des prédictions très précises basées sur les données disponibles. La précision de ces prédictions dépend de l'efficacité des modèles SVM, qui sont créés et réglés à la perfection. Nous démontrons comment créer des modèles SVM et déterminer où et comment les modèles peuvent être implémenté. Pour suivre ce cours, vous devez installer R et RStudio sur votre ordinateur et nous vous montrons comment. Nous vous emprenons ensuite dans un cours de R & Rstudio, qui vous familiarise avec les commandes R, les paquets, les méthodes d'entrée de données et la création de graphiques à barres et d'histogrammes.

Une fois que vous êtes équipé de RStudio, vous recevez une introduction de base à l'apprentissage automatique et les étapes de création de tels modèles. Cela vous aidera à comprendre la relation entre l'apprentissage automatique et le SVM. Nous commençons ensuite votre parcours de construction de modèle SVM avec le concept d'"hyperplans" et de "maximum marge discriminant". Les limitations de ce discriminant vous mèneront, par l'intermédiaire d'un autre type de discriminant appelé le "discriminant vecteur de support", à des machines vectorielles de support basées sur le noyau. Ce cours vous guide à travers les étapes de la collecte et du prétraitement des données, le chargement des données dans l'environnement R, la définition du modèle de classification SVM et la formation du modèle des données. Une fois que vous avez construit un modèle SVM de base avec un noyau linéaire, vous pouvez ajuster le paramètre hyperparamètre pour améliorer les résultats ou construire des modèles SVM avancés avec des noyaux polynomiaux et radiaux. Nous expliquons également comment générer des modèles de régression SVM dans R.

L'idée de l'apprentissage automatique est-elle fascinante pour vous? La notion de création d'un modèle analytique comme méthode d'analyse des données est-elle intrigante? Découvrez comment l'apprentissage automatique est devenu un outil essentiel dans l'analyse métier et l'intelligence avec ce cours. Les machines vectorielles de support sont l'algorithme le plus préféré pour l'apprentissage automatique en raison de leur simplicité, de leur précision et de leur facilité d'utilisation dans les tâches de régression et de classification. Par conséquent, tous les experts qui aspirent à l'apprentissage de la machine doivent avoir SVM dans leurs arsenaux, car il facilite les recherches scientifiques, la médecine légale et le diagnostic de maladies. Ce cours fournit un tremplin solide dans votre carrière si vous cherchez à poursuivre l'analyse de données, l'exploration de données ou l'apprentissage automatique. Nous pouvons également aider tout professionnel qui cherche à utiliser un tel apprentissage dans le monde réel des affaires ou des problèmes scientifiques.