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Implement the gradient descent algorithm from scratch
Perform logistic regression with NumPy and Python
Create data visualizations with Matplotlib and Seaborn
Welcome to this project-based course on Logistic 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, cost function, and logistic regression, of the various learning algorithms yourself, so you have a deeper understanding of the fundamentals. By the time you complete this project, you will be able to build a logistic regression model using Python and NumPy, conduct basic exploratory data analysis, and implement gradient descent from scratch. The prerequisites for this project are prior programming experience in Python and a basic understanding of machine learning theory. 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.
Data Science
Machine Learning
Python Programming
classification
Numpy
Em um vídeo reproduzido em uma tela dividida com a área de trabalho, seu instrutor o orientará sobre esses passos:
Introduction and Project Overview
Load the Data and Import Libraries
Visualize the Data
Define the Logistic Sigmoid Function 𝜎(𝑧)
Compute the Cost Function 𝐽(𝜃) and Gradient
Cost and Gradient at Initialization
Implement Gradient Descent
Plotting the Convergence of 𝐽(𝜃)
Plotting the Decision Boundary
Predictions Using the Optimized 𝜃 Values
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
por RR
8 de jun de 2020I really enjoyed this course. Thank you for your valuable teaching.
por PP
3 de abr de 2020Thank You... Very nice and valuable knowledge provided.
por MV
7 de nov de 2021Well explained all the basic components of gradient descent. Exactly as advertised.
por AS
29 de ago de 2020Very helpful for learning logistic regression without using any libraries. Before taking this project one should have a clear understanding of Logistic Regression, then it will be very helpful
Ao comprar projetos guiados, você recebe tudo o que precisa para completá-los, inclusive acesso a um espaço de trabalho de área de trabalho na nuvem por meio do seu navegador web, que contém o software e os arquivos necessários para iniciar, além de um vídeo de instruções passo a passo de um especialista no assunto.
Como seu espaço de trabalho tem uma área de trabalho na nuvem dimensionada para notebooks e computadores desktop, os projetos guiados não estão disponíveis para dispositivos móveis.
Os instrutores do projeto guiado são especialistas no assunto, têm experiência com a habilidade, a ferramenta ou o domínio do projeto e amam compartilhar seus conhecimentos para ajudar milhões de aprendizes do mundo todo.
Você pode baixar e manter todos os arquivos que foram criados para seu projeto guiado. Para fazer isso, você pode usar o recurso "Navegador de arquivos" enquanto acessa a área de trabalho na nuvem.
Reembolsos não estão disponíveis para projetos guiados. Consulte nossa política de reembolso completa.
Não há auxílio financeiro disponível para projetos guiados.
A participação como ouvinte não está disponível para projetos guiados.
Na parte superior da página, você pode clicar no nível de experiência deste projeto guiado para visualizar os pré-requisitos de conhecimento. Em cada nível dos projetos guiados, seu instrutor o guiará passo a passo.
Sim, tudo o que você precisa para completar o projeto guiado estará disponível em uma área de trabalho na nuvem disponível no seu navegador.
Você aprenderá na prática ao completar tarefas em um ambiente com tela dividida, diretamente em seu navegador. No lado esquerdo da tela, você completa a tarefa no seu espaço de trabalho. No lado direito, você assiste a um instrutor que o guiará pelo projeto, passo a passo.
Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao estudante.
