Loading

Alison's New App is now available on iOS and Android! Download Now

SVM per Principianti: Support Vector Machines in R Studio

Esplora le macchine vettoriali di supporto in RStudio per l'utilizzo in machine learning in questo corso gratuito di informatica online.

Publisher: Start-Tech Academy
Questo corso online gratuito ti insegna tutto quello che devi sapere sulle macchine vettoriali di supporto (SVM) e il loro ruolo nell'apprendimento automatico. Spieghiamo 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. Questo corso può aiutarti a risolvere i problemi e prevedere i cambiamenti futuri utilizzando l'apprendimento automatico.
SVM per Principianti: Support Vector Machines in R Studio
  • Durata

    4-5 Oras
  • Students

    175
  • Accreditation

    CPD

Descrizione

Modules

Risultato

Certificazione

View course modules

Description

Questo corso fornisce una conoscenza approfondita e la comprensione delle macchine vettoriali di supporto (SVM), svaligiando gli algoritmi necessari per utilizzare l'apprendimento automatico per effettuare previsioni altamente accurate in base ai dati disponibili. L'accuratezza di tali previsioni dipende dall'efficacia dei modelli SVM, che viene creata e sintonizzata a quasi - perfezione. Dimostriamo come creare modelli SVM e determinare dove e come i modelli possono essere implementati. Per seguire questo corso, dovresti installare R e RStudio sul tuo computer e ti mostriamo come. Vi portiamo poi attraverso un corso di crash in R e Rstudio, che familiarizza con i comandi R, i pacchetti, i metodi di input dei dati e la creazione di grafici a barre e istogrammi.

Una volta equipaggiati con RStudio, si riceve un'introduzione di base al machine learning e ai passi impiegati nella costruzione di tali modelli. Questo ti aiuterà a capire la relazione tra machine learning e SVM. Iniziamo quindi il vostro viaggio di costruzione modello SVM con il concetto di 'hyperplane 'e 'classifier di massimo margine'. I limiti di questo classificatore vi condurranno, attraverso un altro tipo di classificatore chiamato "classificatore vettoriale di supporto", a macchine vettoriali di supporto a base di kernel. Questo corso ti guida attraverso le fasi dei dati - timorano e preelaborazione, caricando i dati nell'ambiente R, definendo il modello di classificazione SVM e addestrando il modello dei dati. Una volta costruito un modello SVM di base con un kernel lineare, è possibile ottimizzare l'iperparametro per migliorare i risultati o costruire modelli SVM avanzati con kernel polinomiali e radiali. Spieghiamo anche come costruire modelli di regressione basati su SVM in R.

L'idea di machine learning è 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 con questo corso. Le macchine vettore di supporto sono l'algoritmo più preferito per l'apprendimento automatico a causa della loro semplicità, precisione e usabilità nei compiti di regressione e classificazione. Pertanto, tutti gli aspiranti esperti di machine learning devono avere SVM nei loro arsenali in quanto aiuti le indagini scientifiche, la medicina legale e la diagnosi delle malattie. Questo corso fornisce una solida pietra da passo nella tua carriera se stai cercando di perseguire l'analisi dei dati, l'estrazione dei dati o l'apprendimento automatico. Possiamo anche aiutare qualsiasi professionista in cerca di utilizzare tale apprendimento in problemi di business o di scienza real-world.

Inizio Corso Ora

Careers