Über diesen Kurs

Zertifikat zur Vorlage

Erhalten Sie nach Abschluss ein Zertifikat

100 % online

Beginnen Sie sofort und lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo.

Flexible Fristen

Setzen Sie Fristen gemäß Ihrem Zeitplan zurück.

Stufe „Anfänger“

Some experience in Python programming and machine learning theory is recommended.

Ca. 4 Stunden zum Abschließen

Empfohlen: 2.5 hours...

Englisch

Untertitel: Englisch

Was Sie lernen werden

  • Understand the theory behind support vector machines

  • Builld SVM models with scikit-learn to classify linear and non-linear data

  • Determine the strengths and limitations of SVMs

  • Develop an SVM-based facial recognition model

Kompetenzen, die Sie erwerben

Data ScienceMachine LearningPython ProgrammingSupport Vector Machine (SVM)Data Analysis

Zertifikat zur Vorlage

Erhalten Sie nach Abschluss ein Zertifikat

100 % online

Beginnen Sie sofort und lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo.

Flexible Fristen

Setzen Sie Fristen gemäß Ihrem Zeitplan zurück.

Stufe „Anfänger“

Some experience in Python programming and machine learning theory is recommended.

Ca. 4 Stunden zum Abschließen

Empfohlen: 2.5 hours...

Englisch

Untertitel: Englisch

Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Woche
1

Woche 1

2 Stunden zum Abschließen

Project: Support Vector Machines with scikit-learn

2 Stunden zum Abschließen
1 Lektüre
1 Lektüre
Project-Based Course Overview10m
2 praktische Übungen
Check your Understanding
Support Vector Machines with scikit-learn12m

von

Rhyme-Logo

Rhyme

Häufig gestellte Fragen

  • Ja, Sie können eine Vorschau des ersten Videos und den Lehrplan ansehen, bevor Sie sich anmelden. Sie müssen den Kurs kaufen, um Zugriff auf die Inhalte zu erhalten, die nicht in der Vorschau inbegriffen sind.

  • Wenn Sie sich vor dem Startdatum der ersten Kurseinheit anmelden, haben Sie Zugriff auf alle Vortragsvideos und Texte für den Kurs. Sobald die erste Kurseinheit beginnt, können Sie Aufgaben einreichen.

  • Sobald Sie sich anmelden und Ihre Kurseinheit beginnt, haben Sie Zugriff auf alle Videos und andere Ressourcen, einschließlich der Texte und des Kurs-Diskussionsforums. Sie können praktische Aufgaben ansehen und einreichen und erforderliche bewertete Aufgaben abschließen, um eine Bewertung und ein Kurszertifikat zu erhalten.

  • Wenn Sie den Kurs erfolgreich abschließen, wird der Seite „Errungenschaften“ Ihr elektronisches Kurszertifikat hinzugefügt – von dort können Sie Ihr Kurszertifikat ausdrucken oder es zu Ihrem LinkedIn-Profil hinzufügen.

  • Dieser Kurs ist einer der wenigen auf Coursera angebotenen Kurse, die derzeit ausschließlich für Kursteilnehmer zugänglich sind, die bezahlt oder finanzielle Unterstützung erhalten haben, wenn diese verfügbar ist.

  • A project-based course enables you to practice applying a skill by providing you all the guidance, tools, and data you need to complete a project.

Haben Sie weitere Fragen? Besuchen Sie das Hilfe-Center für Teiln..