# Linear Regression with Python

4.6
estrelas

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Create a linear model, and implement gradient descent.

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

2 hours
IntermediÃ¡rio
VÃ­deo em tela dividida
InglÃªs
Apenas 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. Weâ€™re currently working on providing the same experience in other regions.

• Data Science

• Deep Learning

• Machine Learning

• Python Programming

• Linear Regression

## Aprender passo a passo

Em um vÃ­deo reproduzido em uma tela dividida com a Ã¡rea de trabalho, seu instrutor o orientarÃ¡ 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

## Como funcionam os projetos guiados

Em um vÃ­deo de tela dividida, seu instrutor te orientarÃ¡ passo a passo

## Perguntas Frequentes â€“ FAQ

Ao comprar projetos guiados, vocÃª recebe tudo o que precisa para completÃ¡-los, inclusive acesso a um espaÃ§o de trabalho de Ã¡rea de trabalho na nuvem por meio do seu navegador web, que contÃ©m o software e os arquivos necessÃ¡rios para iniciar, alÃ©m de um vÃ­deo de instruÃ§Ãµes passo a passo de um especialista no assunto.

Como seu espaÃ§o de trabalho tem uma Ã¡rea de trabalho na nuvem dimensionada para notebooks e computadores desktop, os projetos guiados nÃ£o estÃ£o disponÃ­veis para dispositivos mÃ³veis.

Os instrutores do projeto guiado sÃ£o especialistas no assunto, tÃªm experiÃªncia com a habilidade, a ferramenta ou o domÃ­nio do projeto e amam compartilhar seus conhecimentos para ajudar milhÃµes de aprendizes do mundo todo.

VocÃª pode baixar e manter todos os arquivos que foram criados para seu projeto guiado. Para fazer isso, vocÃª pode usar o recurso "Navegador de arquivos" enquanto acessa a Ã¡rea de trabalho na nuvem.

Reembolsos nÃ£o estÃ£o disponÃ­veis para projetos guiados. Consulte nossa polÃ­tica de reembolso completa.

NÃ£o hÃ¡ auxÃ­lio financeiro disponÃ­vel para projetos guiados.

A participaÃ§Ã£o como ouvinte nÃ£o estÃ¡ disponÃ­vel para projetos guiados.

Na parte superior da pÃ¡gina, vocÃª pode clicar no nÃ­vel de experiÃªncia deste projeto guiado para visualizar os prÃ©-requisitos de conhecimento. Em cada nÃ­vel dos projetos guiados, seu instrutor o guiarÃ¡ passo a passo.

Sim, tudo o que vocÃª precisa para completar o projeto guiado estarÃ¡ disponÃ­vel em uma Ã¡rea de trabalho na nuvem disponÃ­vel no seu navegador.

VocÃª aprenderÃ¡ na prÃ¡tica ao completar tarefas em um ambiente com tela dividida, diretamente em seu navegador. No lado esquerdo da tela, vocÃª completa a tarefa no seu espaÃ§o de trabalho. No lado direito, vocÃª assiste a um instrutor que o guiarÃ¡ pelo projeto, passo a passo.