Logistic Regression&application as Classification Algorithm

от партнера
Coursera Project Network
В этом Проект с консультациями вы:

C​reate a Linear Regression model

C​reate a Logistic Regression model and compare with Linear model

P​erform a classifcation task with Logit model

Clock2 hours
IntermediateУчащийся среднего уровня
CloudЗагрузка не требуется
VideoВидео на разделенном экране
Comment DotsАнглийский
LaptopТолько для ПК

In this project, you will learn about Logistic Regression and its application as Classification Algorithm. The project demonstrates the theoretical background of Logistic Regression using the Sigmoidal function. It also explains the suitability of linear vs logistic regression to answer the specific types of research questions. Finally, it covers an implementation of classification algorithm using logit model. The project utilizes the 'Candy' dataset for illustrative purpose.

Навыки, которые вы получите

Logistic RegressionData AnalysisLinear RegressionClassification Algorithm

Будете учиться пошагово

На видео, которое откроется рядом с рабочей областью, преподаватель объяснит эти шаги:

  1. Introduction to Logistic Regression

  2. Dataset and Linear Regression

  3. Logistic Regression and comparison with Linear Regression

  4. Classification Algorithm - Logit Model

  5. Model Evaluation

  6. Model Training

  7. Model Testing

Как устроены проекты с консультациями

Ваше рабочее пространство — это облачный рабочий стол в браузере. Ничего не нужно загружать.

На разделенном экране видео преподаватель предоставляет пошаговые

Часто задаваемые вопросы

Часто задаваемые вопросы

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.