Ga naar hoofdinhoud

Cursus

Lineaire classificatoren in Python

GemiddeldVaardigheidsniveau

Bijgewerkt 10-2023

In deze cursus leer je de details van lineaire classifiers zoals logistische regressie en SVM.

Start Cursus Kosteloos

PythonMachine Learning

4 u

13 videos

44 Opdrachten

3,200 XP

66,291

Bewijs van Prestatie

Geliefd bij leerlingen van duizenden bedrijven

Een team trainen?

Probeer voor bedrijven

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

Supervised Learning with scikit-learn

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-opfrissing

KNN-classificatie

Modellen vergelijken

Overfitting

Logistische regressie en SVM toepassen

LogisticRegression en SVC uitvoeren

Sentimentanalyse voor filmrecensies

Lineaire classificatiemodellen

Welke beslissingsgrens is lineair?

Beslissingsgrenzen visualiseren

Hoofdstuk beginnen

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.

Lineaire classificatoren: de coëfficiënten

Hoe modellen voorspellingen doen

De modelcoëfficiënten aanpassen

Wat is een verliesfunctie?

De 0-1 loss

Een verliesfunctie minimaliseren

Diagrammen van verliesfuncties

Verliesfuncties voor classificatie

Logistische en hinge loss vergelijken

Logistic regression implementeren

Hoofdstuk beginnen

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.

Logistische regressie en regularisatie

Geregulariseerde logistic regression

Logistic regression en featureselectie

De meest positieve en negatieve woorden identificeren

Logistische regressie en kansen

Kanskansen van klassen bepalen

Regularisatie en kansen

Makkelijke en moeilijke voorbeelden visualiseren

Logistische regressie voor meerdere klassen

Het aantal coëfficiënten tellen

Multi-class logistic regression fitten

Multiclass logistic regression visualiseren

One-vs-rest SVM

Hoofdstuk beginnen

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.

Supportvectoren

Definitie van support vector

Effect van voorbeelden verwijderen

Kernel-SVM's

GridSearchCV-opwarmertje

Gamma en C samen afstemmen met GridSearchCV

Logistische regressie en SVM vergelijken (en verder)

Een voordeel van SVM's

Een voordeel van logistische regressie

SGDClassifier gebruiken

Hoofdstuk beginnen

Lineaire classificatoren in Python

Cursus
voltooid

Verdien een prestatieverklaring

Voeg deze referentie toe aan je LinkedIn-profiel, cv of curriculum vitae
Deel het op sociale media en in je functioneringsgesprekSchrijf je nu in

Sluit je aan bij meer dan 19 miljoen leerlingen en start vandaag nog met Lineaire classificatoren in Python!

Ontwikkel je datavaardigheden met DataCamp voor Mobiel

Maak vooruitgang onderweg met onze mobiele cursussen en dagelijkse 5-minuten programmeeruitdagingen.