Implement the gradient descent algorithm from scratch
Perform logistic regression with NumPy and Python
Create data visualizations with Matplotlib and Seaborn
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.
На видео, которое откроется рядом с рабочей областью, преподаватель объяснит эти шаги:
Introduction and Project Overview
Load the Data and Import Libraries
Visualize the Data
Define the Logistic Sigmoid Function 𝜎(𝑧)
Compute the Cost Function 𝐽(𝜃) and Gradient
Cost and Gradient at Initialization
Implement Gradient Descent
Plotting the Convergence of 𝐽(𝜃)
Plotting the Decision Boundary
Predictions Using the Optimized 𝜃 Values
Ваше рабочее пространство — это облачный рабочий стол в браузере. Ничего не нужно загружать.
На разделенном экране видео преподаватель предоставляет пошаговые
Very helpful for learning logistic regression without using any libraries. Before taking this project one should have a clear understanding of Logistic Regression, then it will be very helpful
Problem was that rhyme could not run for more than the alloted time because I had many errors in between because of which I couldn't complete my whole code in the given time.
Very Interesting and useful course. It helped me gain additional values and techniques about logistic regression
Its a good course. Instructor is good. Lot of concepts cleared and enough practice has done.
Что я получу, приобретя Проект с консультациями?
Приобретая Проект с консультациями, вы получаете все необходимое для выполнения, включая браузерный доступ к рабочему столу, содержащему файлы и программы для начала работы, а также пошаговые видеоинструкции от эксперта в отрасли.
Доступны ли Проекты с консультациями на ПК и мобильных устройствах?
Ваше рабочее пространство включает облачный рабочий стол, рассчитанный на ноутбук или ПК, поэтому Проекты с консультациями недоступны на вашем мобильном устройстве.
Какие преподаватели ведут Проекты с консультациями?
Преподаватели, ведущие Проект с консультациями, — это эксперты с навыками, инструментами и пониманием отрасли, которые хотят разделить свои знания с миллионами учащихся по всему миру.
Можно ли скачать свою работу после завершения Проект с консультациями?
Вы можете открыть свой Проект с консультациями, чтобы скачать и сохранить любой из созданных вами файлов. Для этого воспользуйтесь функцией 'Обозреватель файлов' на облачном рабочем столе.
Какие правила возврата средств?
Средства за Проекты с рекомендациями не возвращаются. Ознакомьтесь с полным текстом нашей политики возврата средств.
Можно ли получить финансовую помощь?
Возможность получения финансовой помощи не распространяется на Проекты с консультациями.
Можно ли прослушать Проект с консультациями и посмотреть видео бесплатно?
Проекты с консультациями невозможно пройти в режиме прослушивания.
Какие предварительные знания требуются для работы над Проект с консультациями?
Нажмите на уровень опыта в верхней части страницы, чтобы посмотреть, какие знания необходимы, чтобы пройти Проект с консультациями. Преподаватель поможет вам пройти Проект с консультациями, направляя вас шаг за шагом.
Можно ли пройти этот Проект с консультациями в веб-браузере, не устанавливая специальное ПО?
Да, все необходимое, чтобы завершить Проект с консультациями, будет доступно на облачном рабочем столе. Вы сможете открыть этот рабочий стол в браузере.
Как организованы Проекты с консультациями?
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.