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SVM for Beginners: Suporte Vector Máquinas em R Studio

Explore máquinas de vetores de suporte em RStudio para uso em aprendizado de máquina neste curso de ciência de dados online gratuito.

Publisher: Start-Tech Academy
Este curso online gratuito ensina tudo o que você precisa saber sobre as máquinas de vetores de suporte (SVM) e seu papel no aprendizado de máquina. Explicamos como criar modelos SVM de classificação e regressão usando o programa 'R' no ambiente RStudio. Estes incluem modelos simples de avançados que utilizam kernels lineares e não-lineares. Este curso pode ajudá-lo a resolver problemas e prever mudanças futuras usando o aprendizado de máquina.
SVM for Beginners: Suporte Vector Máquinas em R Studio
  • Duração

    4-5 Horas
  • Students

    224
  • Accreditation

    CPD

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Descrição

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Description

Este curso fornece a você conhecimento aprofundado e compreensão de máquinas de vetores de suporte (SVM), desempacotando os algoritmos necessários para utilizar o aprendizado de máquina para fazer previsões altamente precisas com base em dados disponíveis. Tal precisão das previsões depende da eficácia dos modelos SVM, que é criada e afinada com a quase perfeição. Nós demonstramos como criar modelos SVM e determinar onde e como os modelos podem ser implementados. Para seguir este curso, você deve instalar o R e o RStudio em seu computador e mostramos como. Em seguida, levaremos você através de um curso de travamento em R e Rstudio, que o familiariza com comandos R, pacotes, métodos de entrada de dados e criação de tramas de barras e histogramas.

Uma vez que você esteja equipado com o RStudio, você recebe uma introdução básica ao aprendizado de máquina e as etapas empregadas na construção de tais modelos. Isso irá ajudá-lo a entender a relação entre o aprendizado de máquina e a SVM. Iniciamos então a sua jornada de construção de modelo SVM com o conceito de 'hiperplanes' e 'classificador de margem máxima '. As limitações deste classificador o levarão, através de outro tipo de classificador chamado de 'suporte vetor classificador', a máquinas vetoriais de suporte baseadas em kernel. Este curso orienta você através das etapas de dados-arrumação e pré-processamento, carregando os dados para o ambiente R, definindo o modelo de classificação SVM e treinando o modelo dos dados. Uma vez que você tenha construído um modelo SVM básico com um kernel linear, você pode ajustar o hiperparâmetro para melhorar resultados ou construir modelos SVM avançados com kernels polinomiais e radiais. Explicamos também como construir modelos de regressão baseados em SVM em R.

A ideia de aprendizado de máquina é fascinante para você? Você encontra a noção de construção de modelo analítico como um método de análise de dados intrigante? Descubra como o aprendizado de máquina se tornou uma ferramenta essencial na analítica de negócios e inteligência com este curso. As máquinas de vetores de suporte são o algoritmo mais preferido para o aprendizado de máquina por causa de sua simplicidade, precisão e usabilidade em tarefas de regressão e classificação. Por isso, todos os aspirantes a especialistas em machine-learning devem ter SVM em seus arsenais enquanto auxilia investigações científicas, perícia e diagnóstico de doença. Este curso fornece uma pedra piscada sólida em sua carreira se você estiver procurando buscar análise de dados, mineração de dados ou aprendizado de máquina. Também podemos ajudar qualquer profissional a procurar usar tal aprendizado em negócios do mundo real ou problemas de ciência.

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