Оценки: 144
5 890 уже зарегистрированы
Implement Logistic Regression using Python and Numpy.
Apply Logistic Regression to solve binary classification problems.
Welcome to this project-based course on Logistic with NumPy and Python. In this project, you will do all the machine learning without using any of the popular machine learning libraries such as scikit-learn and statsmodels. The aim of this project and is to implement all the machinery, including gradient descent, cost function, and logistic regression, of the various learning algorithms yourself, so you have a deeper understanding of the fundamentals. By the time you complete this project, you will be able to build a logistic regression model using Python and NumPy, conduct basic exploratory data analysis, and implement gradient descent from scratch. The prerequisites for this project are prior programming experience in Python and a basic understanding of machine learning theory. This course runs on Coursera's hands-on project platform called Rhyme. On Rhyme, you do projects in a hands-on manner in your browser. You will get instant access to pre-configured cloud desktops containing all of the software and data you need for the project. Everything is already set up directly in your internet browser so you can just focus on learning. For this project, you’ll get instant access to a cloud desktop with Python, Jupyter, NumPy, and Seaborn pre-installed.
Deep Learning
Machine Learning
Logistic Regression
Python Programming
Numpy
На видео, которое откроется рядом с рабочей областью, преподаватель объяснит эти шаги:
Introduction
Hyperparameters
Dataset
A Mini Batch of Examples
Create Model
Forward Pass
Backward Pass
Update Parameters
Check Model Performance
Training Loop
Ваше рабочее пространство — это облачный рабочий стол в браузере. Ничего не нужно загружать.
На разделенном экране видео преподаватель предоставляет пошаговые
от партнера BA
26 сент. 2020 г.Well..I would like to recommend this project for machine learning students who can have a better understanding of concepts related to deep learning and Ml.
от партнера MT
9 мар. 2020 г.Easy to follow along, each step was made very clear, and I understood the justification behind steps.
от партнера MK
19 июля 2020 г.I enjoyed it. Thank you. But helper functions could be explained more or given as a blog.
от партнера ST
8 мар. 2020 г.it is a great course and successfully trained my ml model
Приобретая проект с консультациями, вы получаете все необходимое для его выполнения, включая браузерный доступ к рабочему столу, содержащему папки и программы для начала работы, а также пошаговые видеоинструкции от отраслевого эксперта.
Поскольку ваше рабочее пространство включает облачный рабочий стол, рассчитанный на ноутбук или ПК, проекты с консультациями недоступны на мобильном устройстве.
Преподаватели, ведущие проект с рекомендациями, — это отраслевые эксперты с навыками, инструментами и пониманием темы, которые хотят разделить свои знания с миллионами учащихся по всему миру.
Вы можете скачать и сохранить любой из созданных файлов своего проекта с рекомендациями. Для этого воспользуйтесь функцией "Обозреватель файлов" на облачном рабочем столе.
Средства за проекты с рекомендациями не возвращаются. Ознакомьтесь с полным текстом нашей политики возврата средств.
Финансовая помощь недоступна для проектов с рекомендациями.
Прослушивание недоступно для проектов с консультациями.
В верхней части страницы вы можете нажать уровень опыта для этого проекта с консультациями, чтобы просмотреть предварительные требования к знаниями. Преподаватель проведет вас пошагово по каждому уровню проекта с консультациями.
Да, все необходимое для завершения проекта с рекомендациями будет доступно на облачном рабочем столе. Вы сможете открыть этот рабочий стол в браузере.
Вы научитесь выполнять задания в режиме разделенного экрана непосредственно в браузере. В левой части экрана можно выполнять задания в своем рабочем пространстве. В правой части экрана можно просматривать пошаговые инструкции преподавателя по работе с проектом.
Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.
