Logistic Regression with NumPy and Python

4.5
звезд

Оценки: 387

от партнера

11 796 уже зарегистрированы

В этом Проект с консультациями вы:
1.5 hours
Начинающий
Загрузка не требуется
Видео на разделенном экране
Английский
Только для ПК

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.

Навыки, которые вы получите

  • Data Science

  • Machine Learning

  • Python Programming

  • classification

  • Numpy

Будете учиться пошагово

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

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

Преподаватели

Рецензии

Лучшие отзывы о курсе LOGISTIC REGRESSION WITH NUMPY AND PYTHON

Посмотреть все отзывы

Часто задаваемые вопросы