Regresión logística con NumPy y Python
Implementarás el algoritmo de descenso de gradientes desde cero
Realizarás una regresión logística con Numpy y Python
Crearás visualizaciones de datos con Matplotlib y Seaborn
Bienvenidos a este curso basado en un proyecto de regresión logística con Numpy y Python. En este proyecto, aprenderás uno de los conceptos bases del machine learning sin usar ninguna de las bibliotecas o librerías populares de machine learning como scikit-learn y statsmodels. El objetivo de este proyecto es que implementes por ti mismo toda la carpintería, incluyendo descenso de gradiente, función de costo, y regresión logística, que se utilizan en diversos algoritmos de aprendizaje, para que tengas una comprensión más profunda de los fundamentos. Para cuando complete este proyecto, podrá construir un modelo de regresión logística utilizando Python y Numpy, realizar análisis de datos exploratorios básicos, e implementar el descenso de gradientes desde cero. Este curso se ejecuta en la plataforma de proyectos prácticos de Coursera llamada Rhyme. En Rhyme, se realizan proyectos de forma práctica en el navegador. Tendrás acceso instantáneo a escritorios en la nube pre-configurados que contienen todo el software y los datos que necesitas para el proyecto. Todo ya está configurado directamente en tu navegador de Internet para que puedas concentrarte en el aprendizaje. Para este proyecto, obtendrás acceso instantáneo a un escritorio en la nube con Python, Jupyter, Numpy y Seaborn preinstalados.
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:
Introducción a Rhyme y al proyecto
Importar el dataset y las librerías
Visualización de los datos
Definir la función logística de Sigmoid
Calcular la función del costo y el gradiente
Inicializar el costo y el gradiente
Calcular el descenso del gradiente
Trazar la convergencia de la función del costo
Trazar el límite de decisión
Realizar predicciones usando los valores optimizados
Как устроены проекты с консультациями
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На разделенном экране видео преподаватель предоставляет пошаговые
Часто задаваемые вопросы
Часто задаваемые вопросы
Что я получу, приобретя проект с рекомендациями?
Доступны ли проекты с консультациями на ПК и мобильных устройствах?
Какие преподаватели ведут проекты с рекомендациями?
Можно ли скачать работу из уже завершенного проекта с рекомендациями?
Какие правила возврата средств?
Можно ли получить финансовую помощь?
Можно ли прослушать проект с рекомендациями и посмотреть видео бесплатно?
Какие предварительные знания требуются для работы над проектом с рекомендациями?
Можно ли выполнить этот проект с рекомендациями в веб-браузере, не устанавливая специальное ПО?
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