Medical Diagnosis using Support Vector Machines

4.5
étoiles
42 évaluations
Offert par
Coursera Project Network
1,640 déjà inscrits
Dans ce projet guidé, vous :

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

Clock1 hour
IntermediateIntermédiaire
CloudAucun téléchargement requis
VideoVidéo en écran partagé
Comment DotsAnglais
LaptopOrdinateur de bureau uniquement

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.

Les compétences que vous développerez

Python ProgrammingMachine LearningScikit-Learn

Apprendrez étape par étape

Votre enseignant(e) vous guidera étape par étape, grâce à une vidéo en écran partagé sur votre espace de travail :

  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

Comment fonctionnent les projets guidés

Votre espace de travail est un bureau cloud situé dans votre navigateur, aucun téléchargement n'est requis.

Votre enseignant(e) vous guide étape par étape dans une vidéo en écran partagé

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