ข้ามไปยังเนื้อหาหลัก

หน้าหลัก Python

คอร์ส

Linear Classifiers in Python

ระดับกลางระดับทักษะ

อัปเดตแล้ว 10/2566

In this course you will learn the details of linear classifiers like logistic regression and SVM.

เริ่มคอร์สฟรี

PythonMachine Learning

4 ชม.

13 วิดีโอ

44 แบบฝึกหัด

3,200 XP

66,252

ใบรับรองความสำเร็จ

สร้างบัญชีฟรีของคุณ

ดำเนินการต่อด้วย Google แสดงตัวเลือกเพิ่มเติม

หรือ

เมื่อดำเนินการต่อ คุณยอมรับ ข้อกำหนดการใช้งาน ของเรา นโยบายความเป็นส่วนตัว ของเรา และยอมรับว่าข้อมูลของคุณจะถูกจัดเก็บในสหรัฐอเมริกา

เป็นที่รักของผู้เรียนในบริษัทหลายพันแห่ง

กำลังฝึกอบรมทีม?

ลองใช้สำหรับธุรกิจ

คำอธิบายคอร์ส

In this course you'll learn all about using linear classifiers, specifically logistic regression and support vector machines, with scikit-learn. Once you've learned how to apply these methods, you'll dive into the ideas behind them and find out what really makes them tick. At the end of this course you'll know how to train, test, and tune these linear classifiers in Python. You'll also have a conceptual foundation for understanding many other machine learning algorithms.

ข้อกำหนดเบื้องต้น

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.

scikit-learn refresher

KNN classification

Comparing models

Overfitting

Applying logistic regression and SVM

Running LogisticRegression and SVC

Sentiment analysis for movie reviews

Linear classifiers

Which decision boundary is linear?

Visualizing decision boundaries

เริ่มบท

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.

Linear classifiers: the coefficients

How models make predictions

Changing the model coefficients

What is a loss function?

The 0-1 loss

Minimizing a loss function

Loss function diagrams

Classification loss functions

Comparing the logistic and hinge losses

Implementing logistic regression

เริ่มบท

3

Logistic regression

In this chapter you will delve into the details of logistic regression. You'll learn all about regularization and how to interpret model output.

Logistic regression and regularization

Regularized logistic regression

Logistic regression and feature selection

Identifying the most positive and negative words

Logistic regression and probabilities

Getting class probabilities

Regularization and probabilities

Visualizing easy and difficult examples

Multi-class logistic regression

Counting the coefficients

Fitting multi-class logistic regression

Visualizing multi-class logistic regression

One-vs-rest SVM

เริ่มบท

4

Support Vector Machines

In this chapter you will learn all about the details of support vector machines. You'll learn about tuning hyperparameters for these models and using kernels to fit non-linear decision boundaries.

Support vectors

Support vector definition

Effect of removing examples

Kernel SVMs

GridSearchCV warm-up

Jointly tuning gamma and C with GridSearchCV

Comparing logistic regression and SVM (and beyond)

An advantage of SVMs

An advantage of logistic regression

Using SGDClassifier

เริ่มบท

Linear Classifiers in Python

คอร์สเสร็จสมบูรณ์

รับใบรับรองความสำเร็จ

เพิ่มใบรับรองนี้ไปยังโปรไฟล์ LinkedIn เรซูเม่ หรือ CV ของคุณ
แชร์บน social media และในการรีวิวผลการปฏิบัติงานของคุณลงทะเบียนทันที

สำหรับธุรกิจ

ฝึกอบรม 2 คนขึ้นไปหรือไม่?

ให้ทีมของคุณเข้าถึงแพลตฟอร์ม DataCamp เต็มรูปแบบ รวมถึงฟีเจอร์ทั้งหมด

ในเส้นทางการเรียนต่อไปนี้

นักวิทยาศาสตร์การเรียนรู้ของเครื่อง ใน Python

การเรียนรู้ของเครื่องแบบมีผู้สอน ใน Python

ผู้สอน

Mike Gelbart

Mike Gelbart

Instructor, the University of British Columbia

ผู้ร่วมงาน

ร่วมกับผู้เรียนกว่า 19 ล้านคนและเริ่มต้น Linear Classifiers in Python วันนี้!

สร้างบัญชีฟรีของคุณ

ดำเนินการต่อด้วย Google แสดงตัวเลือกเพิ่มเติม

หรือ

เมื่อดำเนินการต่อ คุณยอมรับ ข้อกำหนดการใช้งาน ของเรา นโยบายความเป็นส่วนตัว ของเรา และยอมรับว่าข้อมูลของคุณจะถูกจัดเก็บในสหรัฐอเมริกา

พัฒนาทักษะด้านข้อมูลของคุณด้วย DataCamp for Mobile

พัฒนาทักษะได้ทุกที่ทุกเวลาด้วยคอร์สเรียนบนมือถือและแบบฝึกหัดเขียนโค้ดประจำวัน 5 นาทีของเรา