Support Vector Machines with scikit-learn
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
In this project, you will learn the functioning and intuition behind a powerful class of supervised linear models known as support vector machines (SVMs). By the end of this project, you will be able to apply SVMs using scikit-learn and Python to your own classification tasks, including building a simple facial recognition model. This course runs on Coursera's hands-on project platform called Rhyme. On Rhyme, you do projects in a hands-on manner in your browser. You will get instant access to pre-configured cloud desktops containing all of the software and data you need for the project. Everything is already set up directly in your internet browser so you can just focus on learning. For this project, you’ll get instant access to a cloud desktop with Python, Jupyter, and scikit-learn pre-installed. Notes: - You will be able to access the cloud desktop 5 times. However, you will be able to access instructions videos as many times as you want. - 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
Schritt für Schritt lernen
In einem Video, das auf einer Hälfte Ihres Arbeitsbereichs abgespielt wird, führt Sie Ihr Dozent durch diese Schritte:
Getting Started
Beyond Linear Discriminative Classifiers
Many Possible Separators
Plotting the Margins
Training an SVM Model
Facial Recognition with SVMs
Preprocessing the data set
Hyperparameter Tuning with Grid-Search Cross Validation
Visualize Test Images
Evaluating the Support Vector 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.
Bewertungen
Top-Bewertungen von SUPPORT VECTOR MACHINES WITH SCIKIT-LEARN
It might be difficult for some people to understand this course who have zero knowledge of machine learning. Overall the course was good.
Beginner friendly and walks you through most of major steps which are usually done in Machine Learning Projects with SVM. Good course
Learned about SVM. Need t revisit the code and get most out of it.\n\nThings were concise and that is the strength of the course.
This guided project will definitely give you a practical approach to what you have read in SVM. Will definitely worth your time.
Häufig gestellte Fragen
Häufig gestellte Fragen
Was bekomme ich, wenn ich ein angeleitetes Projekt kaufe?
Mit dem Kauf eines angeleiteten Projekts erhalten Sie alles, was Sie zum Abschließen des angeleiteten Projekts benötigen, einschließlich des Zugriffs auf einen Cloud-Desktop-Arbeitsbereich über Ihren Webbrowser, der die Dateien und Software enthält, die Sie für den Start benötigen, sowie schrittweise Videoanweisungen von einem Fachexperten.
Sind angeleitete Projekte auf dem Desktop und auf Mobilgeräten verfügbar?
Da Ihr Arbeitsbereich einen Cloud-Desktop enthält, der für einen Laptop oder Desktop-Computer ausgelegt ist, sind angeleitete Projekte auf Ihrem Mobilgerät nicht verfügbar.
Wer sind die Dozenten bei angeleiteten Projekten?
Die Dozenten bei angeleiteten Projekten sind Fachexperten, die Erfahrung in den Fähigkeiten, Werkzeugen oder Bereichen der jeweiligen Projekte haben und leidenschaftlich daran interessiert sind, ihr Wissen weiterzugeben und so Millionen von Kursteilnehmern auf der ganzen Welt zu beeinflussen.
Kann ich die Arbeit aus meinem angeleiteten Projekt herunterladen, nachdem ich sie abgeschlossen habe?
Sie können alle von Ihnen erstellten Dateien aus dem angeleiteten Projekt herunterladen und speichern. Zu diesem Zweck können Sie die Funktion „Dateibrowser“ verwenden, wenn Sie auf Ihren Cloud-Desktop zugreifen.
Wie erfolgen Rückerstattungen?
Bei angeleiteten Projekten ist keine Erstattung möglich. Lesen Sie unsere komplette Rückerstattungsrichtlinie.
Ist finanzielle Unterstützung möglich?
Für angeleitete Projekte ist keine finanzielle Unterstützung verfügbar.
Kann ich ein angeleitetes Projekt auditieren und den Videoteil kostenlos anschauen?
Für angeleitete Projekte ist kein Auditing verfügbar.
Wie viel Erfahrung brauche ich für dieses angeleitete Projekt?
Oben auf der Seite können Sie auf das Erfahrungsniveau für dieses angeleitete Projekt klicken, um das vorausgesetzte Wissen anzuzeigen. Auf jedem Niveau führt der Dozent Schritt für Schritt durch das angeleitete Projekt.
Kann ich dieses angeleitete Projekt direkt über meinen Webbrowser abschließen, anstatt spezielle Software zu installieren?
Ja, alles, was Sie zum Abschließen Ihres angeleiteten Projekts benötigen, finden Sie auf einem Cloud-Desktop, der in Ihrem Browser verfügbar ist.
Wie ist die Lernerfahrung bei angeleiteten Projekten?
Sie lernen durch Praxis, indem Sie Aufgaben in einer Split-Screen-Umgebung direkt in Ihrem Browser erledigen. Auf der linken Seite des Bildschirms erledigen Sie die Aufgabe in Ihrem Arbeitsbereich. Auf der rechten Seite des Bildschirms sehen Sie einen Dozenten, der Sie schrittweise durch das Projekt führt.
Haben Sie weitere Fragen? Besuchen Sie das Hilfe-Center für Teiln..
