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Create a linear model, and implement gradient descent.
Train the linear model to fit given data using gradient descent.
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.
Data Science
Deep Learning
Machine Learning
Python Programming
Linear Regression
Votre enseignant(e) vous guidera étape par étape, grâce à une vidéo en écran partagé sur votre espace de travail :
Introduction
Dataset
Initialize Parameters
Forward Pass
Compute Loss
Backward Pass
Update Parameters
Training Loop
Predictions
Additional Example
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Votre enseignant(e) vous guide étape par étape dans une vidéo en écran partagé
par KN
16 avr. 2020This was my first guided project on coursera and I decided to go with something small. This project just motivated me to take up more projects on the platform
par AS
4 juin 2020Good refresher course on linear regression! It would have been great had the Instructor covered few of the statical tests or multivariate regression model.
par KM
14 mai 2020overall course was good but i certificate i mention course have completed , it would be good if project like statement have mentioned
par PP
24 mai 2020Great course. Learn new topics like forward passing and backward passing to update parameters for prediction in regression
En achetant un Projet Guidé, vous obtenez tout ce dont vous avez besoin pour terminer ce Projet Guidé, y compris l'accès à un espace de travail de bureau cloud, via votre navigateur web, qui contient les fichiers et les logiciels dont vous avez besoin pour commencer, ainsi que les instructions vidéo étape par étape d'un expert en la matière.
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