Medical Diagnosis using Support Vector Machines

4.4
Sterne
39 Bewertungen
von
Coursera Project Network
In diesem angeleitetes Projekt werden Sie:

Create a machine learning model using industry standard tools and solve a medical diagnosis problem

Clock1 hour
IntermediateMittel
CloudKein Download erforderlich
VideoVideo auf geteiltem Bildschirm
Comment DotsEnglisch
LaptopNur Desktop

In this one hour long project-based course, you will learn the basics of support vector machines using Python and scikit-learn. The dataset we are going to use comes from the National Institute of Diabetes and Digestive and Kidney Diseases, and contains anonymized diagnostic measurements for a set of female patients. We will train a support vector machine to predict whether a new patient has diabetes based on such measurements. By the end of this course, you will be able to model an existing dataset with the goal of making predictions about new data. This is a first step on the path to mastering machine learning. Note: This course works best for learners who are based in the North America region. We’re currently working on providing the same experience in other regions.

Kompetenzen, die Sie erwerben werden

Python ProgrammingMachine LearningScikit-Learn

Schritt für Schritt lernen

In einem Video, das auf einer Hälfte Ihres Arbeitsbereichs abgespielt wird, führt Sie Ihr Dozent durch diese Schritte:

  1. Load a dataset from file

  2. Split a dataset into training and testing subsets

  3. Create a support vector machine

  4. Make a medical diagnosis for a new patient

  5. Evaluate the accuracy of the SVM classifier

Ablauf angeleiteter Projekte

Ihr Arbeitsbereich ist ein Cloud-Desktop direkt in Ihrem Browser, kein Download erforderlich

Ihr Dozent leitet Sie in einem Video mit geteiltem Bildschirm Schritt für Schritt an.

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