Logistic Regression for Classification using Julia

提供:
Coursera Project Network
このガイド付きプロジェクトでは、次のことを行います。

Balance data suing the SMOTE method.

Build a logistic regression model.

Clock1 hour 30 minutes
Beginner初級
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

This guided project is about book genre classification using logistic regression in Julia. It is ideal for beginners who do not know what logistic regression is because this project explains these concepts in simple terms. While you are watching me code, you will get a cloud desktop with all the required software pre-installed. This will allow you to code along with me. After all, we learn best with active, hands-on learning. Special features: 1) Simple explanations of important concepts. 2) Use of images to aid in explanation. 3) Use a real world dataset. Note: This project 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 Science
  • Machine Learning
  • Logistic Regression
  • data preperation
  • julia

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. Exploratory data analysis

  2. One-hot encoding

  3. Check if data is balanced

  4. Build a logistic regression model

  5. Check model accuracy

  6. Check ROC numbers to determine number of false positives and false negatives.

  7. Using SMOTE to correct the imbalanced data

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

よくある質問

よくある質問

さらに質問がある場合は、受講者ヘルプセンターにアクセスしてください。