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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 MS
30 mai 2020Very practical class. Just with less than an hour I got good idea. Thank Coursera and the instructor
par PR
19 avr. 2020Good for beginners, interface could have been better
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.
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