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Cours

Classifieurs linéaires en Python

IntermédiaireNiveau de compétence
Actualisé 10/2023
Dans ce cours, vous apprendrez les détails des classificateurs linéaires tels que la régression logistique et les SVM.
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PythonMachine Learning
4 h
13 vidéos
44 Exercices
3,200 XP
66,261
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Description du cours

Dans ce cours, vous allez apprendre à utiliser des classifieurs linéaires, en particulier la régression logistique et les machines à vecteurs de support (SVM), avec scikit-learn. Une fois que vous saurez appliquer ces méthodes, vous explorerez les idées qui les sous-tendent pour comprendre ce qui les fait réellement fonctionner. À la fin du cours, vous saurez entraîner, tester et ajuster ces classifieurs linéaires en Python. Vous disposerez aussi d’une base conceptuelle pour comprendre de nombreux autres algorithmes de Machine Learning.

Prérequis

Supervised Learning with scikit-learn
1

Applying logistic regression and SVM

In this chapter you will learn the basics of applying logistic regression and support vector machines (SVMs) to classification problems. You'll use the scikit-learn library to fit classification models to real data.
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2

Loss functions

In this chapter you will discover the conceptual framework behind logistic regression and SVMs. This will let you delve deeper into the inner workings of these models.
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Classifieurs linéaires en Python
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