Na het volgen van deze cursussen voel ik me zeker genoeg om professionele visualisaties en dashboards te maken
Shoebur RahmanInkoopspecialist, Giz Bangladesh
Cursusbeschrijving
In deze cursus leer je alles over het gebruik van lineaire classificatoren, specifiek logistic regression en support vector machines, met scikit-learn. Nadat je hebt geleerd hoe je deze methoden toepast, duik je in de achterliggende ideeën en ontdek je wat ze echt laat werken. Aan het einde van deze cursus weet je hoe je deze lineaire classificatoren in Python traint, test en afstemt. Je hebt dan ook een conceptuele basis om veel andere Machine Learning-algoritmen te begrijpen.
Vereisten
Lesprogramma
Cursusoverzicht
1
Logistic regression en SVM toepassen
In dit hoofdstuk leer je de basis van het toepassen van logistic regression en support vector machines (SVM's) op classificatieproblemen. Je gebruikt de
scikit-learn-bibliotheek om classificatiemodellen op echte data te fitten.- scikit-learn-opfrissing50 XP
- KNN-classificatie100 XP
- Modellen vergelijken50 XP
- Overfitting50 XP
- Logistische regressie en SVM toepassen50 XP
- LogisticRegression en SVC uitvoeren100 XP
- Sentimentanalyse voor filmrecensies100 XP
- Lineaire classificatiemodellen50 XP
- Welke beslissingsgrens is lineair?50 XP
- Beslissingsgrenzen visualiseren100 XP
2
Lossfuncties
In dit hoofdstuk ontdek je het conceptuele kader achter logistic regression en SVM's. Zo kun je dieper ingaan op de werking van deze modellen.
3
Logistic regression
In dit hoofdstuk ga je in op de details van logistic regression. Je leert alles over regularisatie en hoe je modeluitvoer interpreteert.
4
Support Vector Machines
In dit hoofdstuk leer je alle details van support vector machines. Je leert hyperparameters voor deze modellen afstemmen en kernels gebruiken om niet-lineaire beslissingsgrenzen te fitten.
Lineaire classificatoren in Python
Cursus
voltooid
