Medical Diagnosis using Support Vector Machines

4.4
estrelas
49 classificações
oferecido por
Coursera Project Network
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Neste projeto guiado, você irá:

Create a machine learning model using industry standard tools and solve a medical diagnosis problem

Clock1 hour
IntermediateIntermediário
CloudSem necessidade de download
VideoVídeo em tela dividida
Comment DotsInglês
LaptopApenas em desktop

In this one hour long project-based course, you will learn the basics of support vector machines using Python and scikit-learn. The dataset we are going to use comes from the National Institute of Diabetes and Digestive and Kidney Diseases, and contains anonymized diagnostic measurements for a set of female patients. We will train a support vector machine to predict whether a new patient has diabetes based on such measurements. By the end of this course, you will be able to model an existing dataset with the goal of making predictions about new data. This is a first step on the path to mastering machine learning. Note: This course works best for learners who are based in the North America region. We’re currently working on providing the same experience in other regions.

Habilidades que você desenvolverá

Python ProgrammingMachine LearningScikit-Learn

Aprender passo a passo

Em um vídeo reproduzido em uma tela dividida com a área de trabalho, seu instrutor o orientará sobre esses passos:

  1. Load a dataset from file

  2. Split a dataset into training and testing subsets

  3. Create a support vector machine

  4. Make a medical diagnosis for a new patient

  5. Evaluate the accuracy of the SVM classifier

Como funcionam os projetos guiados

Sua área de trabalho é um espaço em nuvem, acessado diretamente do navegador, sem necessidade de nenhum download

Em um vídeo de tela dividida, seu instrutor te orientará passo a passo

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Perguntas Frequentes – FAQ

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