Linear Regression with NumPy and Python

4.4
étoiles
838 évaluations
Offert par
Coursera Project Network
16 123 déjà inscrits
Dans ce Projet Guidé, vous :

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
IntermediateIntermédiaire
CloudAucun téléchargement requis
VideoVidéo en écran partagé
Comment DotsAnglais
LaptopOrdinateur de bureau uniquement

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.

Les compétences que vous développerez

  • Data Science
  • Machine Learning
  • Python Programming
  • regression
  • Numpy

Apprendrez étape par étape

Votre enseignant(e) vous guidera étape par étape, grâce à une vidéo en écran partagé sur votre espace de travail :

  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

Comment fonctionnent les Projets Guidés

Votre espace de travail est un bureau cloud situé dans votre navigateur, aucun téléchargement n'est requis.

Votre enseignant(e) vous guide étape par étape dans une vidéo en écran partagé

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