Linear Regression with Python

4.6

星

398件の評価

•

46件のレビュー

提供：

Coursera Project Network

9,605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。

Create a linear model, and implement gradient descent.

Train the linear model to fit given data using gradient descent.

2 hours

中級

ダウンロード不要

分割画面ビデオ

英語

デスクトップのみ

In this 2-hour long project-based course, you will learn how to implement Linear Regression using Python and Numpy. Linear Regression is an important, fundamental concept if you want break into Machine Learning and Deep Learning. Even though popular machine learning frameworks have implementations of linear regression available, it's still a great idea to learn to implement it on your own to understand the mechanics of optimization algorithm, and the training process. Since this is a practical, project-based course, you will need to have a theoretical understanding of linear regression, and gradient descent. We will focus on the practical aspect of implementing linear regression with gradient descent, but not on the theoretical aspect. Note: This course works best for learners who are based in the North America region. We’re currently working on providing the same experience in other regions.

あなたが開発するスキル

Data ScienceDeep LearningMachine LearningPython ProgrammingLinear Regression

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。

Introduction
Dataset
Initialize Parameters
Forward Pass
Compute Loss
Backward Pass
Update Parameters
Training Loop
Predictions
Additional Example

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

講師

講師の評価

4.65/5 (26 件の評価)

Amit Yadav

Machine Learning Instructor

Machine Learning

受講者141,461 名

レビュー

4.6

46件のレビュー

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26.88%
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LINEAR REGRESSION WITH PYTHON からの人気レビュー

KNにより2020年4月16日

This was my first guided project on coursera and I decided to go with something small. This project just motivated me to take up more projects on the platform

ASにより2020年6月4日

Good refresher course on linear regression! It would have been great had the Instructor covered few of the statical tests or multivariate regression model.

KMにより2020年5月14日

overall course was good but i certificate i mention course have completed , it would be good if project like statement have mentioned

PPにより2020年5月24日

Great course. Learn new topics like forward passing and backward passing to update parameters for prediction in regression

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よくある質問

よくある質問

ガイド付きプロジェクトを購入すると何を行えるようになりますか？
ガイド付きプロジェクトを購入することによって、ガイド付きプロジェクトを完了するために必要なものすべてが得られます。これには、開始する必要のあるファイルとソフトウェアを含むWebブラウザを介したクラウドデスクトップワークスペースへのアクセスの他、専門家によるステップバイステップのビデオ講座が含まれます。
ガイド付きプロジェクトはデスクトップとモバイル機器で利用できますか？
ワークスペースにはラップトップまたはデスクトップコンピューターに適したサイズのクラウドデスクトップが含まれているため、モバイル機器ではガイド付きプロジェクトを使用できません。
ガイド付きプロジェクトの講師にはどのような方がいらっしゃいますか？
ガイド付きプロジェクトの講師は、プロジェクトのスキル、ツール、またはその分野での経験があり、知識を共有して世界中の何百万人もの受講生に影響を与えるたことに情熱を持つ専門家です。
完成したガイド付きプロジェクトから成果物をダウンロードできますか？
ガイド付きプロジェクトから作成したファイルをダウンロードして保持できます。そのためには、クラウドデスクトップにアクセスしているときに「ファイルブラウザ」機能を使用できます。
返金ポリシーについて教えてください。
ガイド付きプロジェクトは払い戻しの対象外です。すべての返金ポリシーを表示する。
学資援助はありますか？
ガイド付きプロジェクトには学費援助が利用できません。
ガイド付きプロジェクトを監査して、ビデオ部分を無料で見ることはできますか？
ガイド付きプロジェクトでは監査を使用できません。
このガイド付きプロジェクトを行うにはどれくらいの経験が必要ですか？
ページの上部で、このガイド付きプロジェクトの経験レベルを押して、知識の前提条件を表示できます。ガイド付きプロジェクトのすべてのレベルで、インストラクターがステップバイステップでご案内します。
特別なソフトウェアをインストールせずに、Webブラウザでこのガイド付きプロジェクトを完了できますか？
はい。ガイド付きプロジェクトを完了するために必要なものはすべて、ブラウザで利用可能なクラウドデスクトップで利用できます。
ガイド付きプロジェクトでの学習体験はどのようなものでしょうか？
分割画面環境でタスクをブラウザで直接完了することで学習できます。画面の左側で、ワークスペースでタスクを完了します。画面の右側で、講師がプロジェクトをステップごとにガイドします。

さらに質問がある場合は、受講者向けヘルプセンターにアクセスしてください。