Linear Regression with Python

4.6
estrelas
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oferecido por
Coursera Project Network
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Neste projeto guiado, você irá:

Create a linear model, and implement gradient descent.

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

Clock2 hours
IntermediateIntermediário
CloudSem necessidade de download
VideoVídeo em tela dividida
Comment DotsInglês
LaptopApenas em desktop

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.

Habilidades que você desenvolverá

Data ScienceDeep LearningMachine LearningPython ProgrammingLinear Regression

Aprender passo a passo

Em um vídeo reproduzido em uma tela dividida com a área de trabalho, seu instrutor o orientará sobre esses passos:

  1. Introduction

  2. Dataset

  3. Initialize Parameters

  4. Forward Pass

  5. Compute Loss

  6. Backward Pass

  7. Update Parameters

  8. Training Loop

  9. Predictions

  10. Additional Example

Como funcionam os projetos guiados

Sua área de trabalho é um espaço em nuvem, acessado diretamente do navegador, sem necessidade de nenhum download

Em um vídeo de tela dividida, seu instrutor te orientará passo a passo

Instrutores

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Perguntas Frequentes – FAQ

Perguntas Frequentes – FAQ

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