Depois de fazer esses cursos, sinto-me confiante para criar visualizações e painéis profissionais
Shoebur RahmanEspecialista em compras, Giz Bangladesh
Descrição do curso
Este curso apresenta um classificador poderoso, a support vector machine (SVM), com uma abordagem intuitiva e visual. Support Vector Machines em R vai ajudar você a entender o modelo de SVM como classificador e a ganhar prática usando a implementação libsvm do R, disponível no pacote e1071. Ao longo do curso, você vai desenvolver uma compreensão intuitiva de conceitos importantes, como margens rígidas e suaves, o kernel trick, diferentes tipos de kernels e como ajustar os parâmetros da SVM. Prepare-se para classificar dados com este modelo impressionante.
Pré-requisitos
Programa de estudos
Conteúdo do curso
1
Introdução
Este capítulo apresenta conceitos-chave de support vector machines por meio de um exemplo simples em 1 dimensão. Você também vai criar um conjunto de dados linearmente separável que será usado no capítulo seguinte.
- Teor de açúcar de refrigerantes50 XP
- Visualizando um conjunto de dados de teor de açúcar100 XP
- Identificando limites de decisão50 XP
- Encontre o separador de margem máxima100 XP
- Visualize o separador de margem máxima100 XP
- Gerando um conjunto de dados linearmente separável50 XP
- Gere um conjunto de dados 2D com distribuição uniforme.100 XP
- Crie uma fronteira de decisão100 XP
- Introduzir uma margem no conjunto de dados100 XP
2
Classificadores de Vetores de Suporte - Kernels Lineares
Apresenta os conceitos básicos de support vector machines aplicando o algoritmo svm a um conjunto de dados linearmente separável. Os conceitos principais são ilustrados com visualizações em ggplot construídas a partir das saídas do algoritmo, e o papel do parâmetro de custo é destacado por meio de um exemplo simples. O capítulo termina com uma seção sobre como o algoritmo lida com problemas multiclasse.
3
Kernels Polinomiais
Apresenta os kernels polinomiais usando um conjunto de dados radialmente separável (isto é, com uma fronteira de decisão circular). Após mostrar por que kernels lineares são inadequados para esse conjunto de dados, você verá como uma transformação simples torna o problema linearmente separável, motivando uma discussão intuitiva do kernel trick. Em seguida, você aplicará o kernel polinomial ao conjunto de dados e ajustará o classificador resultante.
4
Kernels de Função de Base Radial
Aprofunda os três capítulos anteriores ao apresentar o kernel de Função de Base Radial (RBF), altamente flexível. Você vai criar um conjunto de dados “complexo” que evidencia as limitações dos kernels polinomiais. Depois, com uma motivação intuitiva para o kernel RBF, verá como ele supera as deficiências dos outros kernels discutidos neste curso.
R
Support Vector Machines em R
Curso
concluído
