Linear Regression with NumPy and Python

4.4
estrelas
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oferecido por
Coursera Project Network
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Neste Projeto Guiado, você irá:

Implement the gradient descent algorithm from scratch

Perform univariate linear regression with Numpy and Python

Create data visualizations and plots using matplotlib

Clock1.5 hours
IntermediateIntermediário
CloudSem necessidade de download
VideoVídeo em tela dividida
Comment DotsInglês
LaptopApenas em desktop

Welcome to this project-based course on Linear Regression 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 and linear regression, of the various learning algorithms yourself, so you have a deeper understanding of the fundamentals. 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.

Habilidades que você desenvolverá

Data ScienceMachine LearningPython ProgrammingregressionNumpy

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 and Overview

  2. Load the Data and Libraries

  3. Visualize the Data

  4. Compute the Cost Function 𝐽(𝜃)

  5. Gradient Descent

  6. Visualize the Cost Function 𝐽(𝜃)

  7. Plot the Convergence

  8. Training Data with Univariate Linear Regression Fit

  9. Inference using the optimized 𝜃 values

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

Avaliações

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Perguntas Frequentes – FAQ

Perguntas Frequentes – FAQ

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