After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
Mô tả khóa học
Khóa học này sẽ giới thiệu một bộ phân loại mạnh mẽ — support vector machine (SVM) — theo cách trực quan, dễ hình dung. Support Vector Machines bằng R sẽ giúp bạn hiểu SVM như một bộ phân loại và có được kinh nghiệm thực hành với libsvm của R trong gói e1071. Trong quá trình học, bạn sẽ nắm直 quan các khái niệm quan trọng như hard/soft margin, kernel trick, các loại kernel khác nhau, và cách tinh chỉnh tham số SVM. Sẵn sàng phân loại dữ liệu với mô hình ấn tượng này nhé.
Yêu cầu tiên quyết
Chương trình học
Đề cương khóa học
1
Giới thiệu
Chương này giới thiệu một số khái niệm then chốt của support vector machines thông qua ví dụ 1 chiều đơn giản. Bạn cũng sẽ được hướng dẫn tạo một bộ dữ liệu phân lớp tuyến tính, sẽ dùng ở chương tiếp theo.
- Hàm lượng đường trong đồ uống có ga50 XP
- Trực quan hóa bộ dữ liệu hàm lượng đường100 XP
- Nhận diện ranh giới quyết định50 XP
- Tìm đường phân tách biên tối đa100 XP
- Trực quan hóa đường phân tách biên tối đa100 XP
- Tạo một tập dữ liệu phân tách tuyến tính50 XP
- Tạo một bộ dữ liệu 2D phân bố đều.100 XP
- Tạo ranh giới quyết định100 XP
- Thêm một margin vào bộ dữ liệu100 XP
2
Support Vector Classifiers - Linear Kernels
Giới thiệu các khái niệm cơ bản của support vector machines bằng cách áp dụng thuật toán svm lên một bộ dữ liệu phân lớp tuyến tính. Các khái niệm chủ chốt được minh họa qua biểu đồ ggplot được xây dựng từ đầu ra của thuật toán, và vai trò của tham số cost được làm nổi bật qua một ví dụ đơn giản. Chương kết thúc với phần trình bày cách thuật toán xử lý các bài toán đa lớp.
3
Polynomial Kernels
Giới thiệu về polynomial kernels thông qua một bộ dữ liệu tách rời theo hướng xuyên tâm (tức có biên quyết định dạng tròn). Sau khi chứng minh sự không phù hợp của linear kernels cho bộ dữ liệu này, bạn sẽ thấy cách một phép biến đổi đơn giản giúp bài toán trở nên phân lớp tuyến tính, từ đó dẫn dắt thảo luận trực quan về kernel trick. Tiếp theo, bạn sẽ áp dụng polynomial kernel cho bộ dữ liệu và tinh chỉnh bộ phân loại thu được.
4
Radial Basis Function Kernels
Phát triển từ ba chương trước bằng cách giới thiệu Radial Basis Function (RBF) kernel có độ linh hoạt cao. Bạn sẽ tạo một bộ dữ liệu “phức tạp” để bộc lộ hạn chế của polynomial kernels. Sau đó, dựa trên phần lý giải trực quan cho RBF kernel, bạn sẽ thấy cách nó khắc phục các điểm yếu của những kernel khác được thảo luận trong khóa học này.
R
Support Vector Machines bằng R
Hoàn
thành khóa học
