Logistic Regression with Python and Numpy

4.5
139件の評価
提供:
Coursera Project Network
5,529人がすでに登録済みです
このガイド付きプロジェクトでは、次のことを行います。

Implement Logistic Regression using Python and Numpy.

Apply Logistic Regression to solve binary classification problems.

Clock2 hours
Intermediate中級
Cloudダウンロード不要
Video分割画面ビデオ
Comment Dots英語
Laptopデスクトップのみ

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.

あなたが開発するスキル

  • Deep Learning
  • Machine Learning
  • Logistic Regression
  • Python Programming
  • Numpy

ステップバイステップで学習します

ワークエリアを使用した分割画面で再生するビデオでは、講師がこれらの手順を説明します。

  1. Introduction

  2. Hyperparameters

  3. Dataset

  4. A Mini Batch of Examples

  5. Create Model

  6. Forward Pass

  7. Backward Pass

  8. Update Parameters

  9. Check Model Performance

  10. Training Loop

ガイド付きプロジェクトの仕組み

ワークスペースは、ブラウザに完全にロードされたクラウドデスクトップですので、ダウンロードは不要です

分割画面のビデオで、講師が手順ごとにガイドします

レビュー

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よくある質問

よくある質問

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