Support Vector Machines: A Visual Explanation with Sample Python Code

Veröffentlicht am: 21 August 2017
auf dem Kanal: A Dash of Data

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SVMs are a popular classification technique used in data science and machine learning.

In this video, I walk through how support vector machines work in a visual way, and then go step by step through how to write a Python script to use SVMs to classify muffin and cupcake recipes.

In Part 1a, I visually define the following terms:
- Margin
- Support vectors
- Hyperplane

In Part 1b, I go through the following steps in a Jupyter Notebook:
- Import libraries (pandas, numpy, sklearn, matplotlib)
- Import data
- Prepare the data
- Fit the model
- Visualize results
- Predict a new case

In Part 2, I talk about ways to tune the model:
- Higher dimensions
- Multiple classes
- C parameter
- Kernel trick (RBF with gamma)

In Part 3, I talk about the pros and cons of SVM.

You can find all of my code and data on Github: https://github.com/adashofdata

Auf dieser Seite können Sie das Online-Video Support Vector Machines: A Visual Explanation with Sample Python Code mit der Dauer stunde minuten sekunde in guter Qualität ansehen, das der Benutzer A Dash of Data 21 August 2017 hochgeladen hat, den Link mit Freunden und Bekannten teilen, dieses Video wurde auf Youtube bereits 360,139 Mal angesehen und es wurde von 8.1 tausend den Zuschauern gefallen. Viel Spaß beim Betrachtenden Zuschauern gefallen!

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