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SVM per Principianti: Support Vector Machines in R Studio

Imparare a creare Support Vector Machines in RStudio per l'utilizzo in machine learning in questo corso gratuito online.

Publisher: Start-Tech Academy
Questo corso online gratuito ti insegna tutto quello che devi sapere su Support Vector Machines (SVM) e il loro ruolo nell'apprendimento automatico. Imparerai come creare entrambi i modelli SVM di classificazione e regressione utilizzando il programma R, in ambiente RStudio. Questi includono semplici a modelli avanzati che utilizzano la kermesse lineare e non lineare. Per un'esperienza di apprendimento hands-on si consiglia di installare R e seguire le attività durante tutto il corso.
SVM per Principianti: Support Vector Machines in R Studio
  • Durata

    4-5 Oras
  • Students

    73
  • Accreditation

    CPD

Descrizione

Modules

Risultato

Certificazione

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Description

Questo corso ti fornisce conoscenze approfondite e comprensione di SVM (Support Vector Machines), dando gli algoritmi necessari per l'apprendimento automatico e rendendo le previsioni potenti e altamente accurate in base ai dati disponibili. Tali previsioni la precisione dipende dai modelli SVM di efficacia, che viene creata e sintonizzata a quasi - perfezione. In questo corso, imparerai a creare modelli SVM e a determinare dove e come i modelli possono essere implementati. Per seguire questo corso, sarà necessario installare R e RStudio sul computer. Il metodo di installazione dell'installazione del programma è dimostrato all'inizio del corso e sarai guidato attraverso questo processo. Verrà inoltre assegnato un corso di crash in R e Rstudio, che vi familiarizzerà con i comandi R, i pacchetti, i metodi di input dei dati e la creazione di appezzamenti a barre e istogrammi.

Una volta che siete dotati del vostro RStudio, vi verrà fornita un'introduzione di base al machine learning e ai passi nella costruzione di modelli di machine learning. Questa linea guida ti aiuterà a capire la relazione tra machine learning e SVM. Inizierai il tuo viaggio di costruzione modello SVM con il concetto di hyperplane e massimo classificatore di margine. I limiti di questo classificatore vi condurranno, attraverso un altro tipo di classificatore, il classificatore vettoriale di supporto, a macchine vettoriali di supporto a base di kernel. I video presentati in questo corso vi orienteranno attraverso le fasi dei dati della timorazione e della preelaborazione, caricando i dati in ambiente R, definendo il modello di classificazione SVM e formando il modello dei dati. Una volta costruito un modello SVM di base con un kernel lineare, imparerai come ottimizzare l'iperparametro per risultati potenzialmente migliori. Successivamente, si costruiranno modelli SVM avanzati con kernel polinomiali e radiali e la loro regolazione dell'iperparametro. Imparerai anche a costruire modelli di regressione basati su SVM in R.

L'idea di machine learning affascinante per te? Trovate la nozione di edificio di modello analitico come un metodo di analisi dei dati intrigante? Scopri come l'apprendimento automatico è diventato uno strumento essenziale negli analytics aziendali e nell'intelligenza. Support Vector Machines è l'algoritmo più preferito per l'apprendimento automatico a causa della sua semplicità, precisione e usabilità nei compiti di regressione e classificazione. Pertanto tutti gli aspiranti esperti di machine learning devono avere SVM nei loro arsenali. SVM è preziosa anche per le indagini scientifiche, la medicina legale e la diagnosi delle malattie. Questo corso formerà un solido trampolino di lancio nella tua carriera se stai cercando di perseguire una carriera in analisi dei dati, data mining o machine learning. D'altra parte, se sei un professionista in cerca di usare la machine learning in business o problemi di scienza real-world, questo corso è anche per te. Quindi, non aspettare più. Salta subito in questo corso e diventa un esperto di modellismo di machine learning in RStudio!

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