Regresión logística con NumPy y Python
Implementarás el algoritmo de descenso de gradientes desde cero
Realizarás una regresión logística con Numpy y Python
Crearás visualizaciones de datos con Matplotlib y Seaborn
Bienvenidos a este curso basado en un proyecto de regresión logística con Numpy y Python. En este proyecto, aprenderás uno de los conceptos bases del machine learning sin usar ninguna de las bibliotecas o librerías populares de machine learning como scikit-learn y statsmodels. El objetivo de este proyecto es que implementes por ti mismo toda la carpintería, incluyendo descenso de gradiente, función de costo, y regresión logística, que se utilizan en diversos algoritmos de aprendizaje, para que tengas una comprensión más profunda de los fundamentos. Para cuando complete este proyecto, podrá construir un modelo de regresión logística utilizando Python y Numpy, realizar análisis de datos exploratorios básicos, e implementar el descenso de gradientes desde cero. Este curso se ejecuta en la plataforma de proyectos prácticos de Coursera llamada Rhyme. En Rhyme, se realizan proyectos de forma práctica en el navegador. Tendrás acceso instantáneo a escritorios en la nube pre-configurados que contienen todo el software y los datos que necesitas para el proyecto. Todo ya está configurado directamente en tu navegador de Internet para que puedas concentrarte en el aprendizaje. Para este proyecto, obtendrás acceso instantáneo a un escritorio en la nube con Python, Jupyter, Numpy y Seaborn preinstalados.
Les compétences que vous développerez
- Data Science
- Machine Learning
- Python Programming
- classification
- 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 :
Introducción a Rhyme y al proyecto
Importar el dataset y las librerías
Visualización de los datos
Definir la función logística de Sigmoid
Calcular la función del costo y el gradiente
Inicializar el costo y el gradiente
Calcular el descenso del gradiente
Trazar la convergencia de la función del costo
Trazar el límite de decisión
Realizar predicciones usando los valores optimizados
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
Foire Aux Questions
Foire Aux Questions
Que vais-je obtenir si j'achète un Projet Guidé ?
Les Projets Guidés sont-ils disponible sur ordinateur et sur mobile ?
Qui sont les enseignants pour les Projets Guidés ?
Puis-je télécharger le travail depuis mon Projet Guidé une fois que je l'ai terminé ?
Quelle est la politique de remboursement ?
Une aide financière est-elle disponible ?
Puis-je assister au Projet Guidé en tant qu'auditeur libre et regarder une partie de la vidéo gratuitement ?
De quelle expérience ai-je besoin pour réaliser ce Projet Guidé ?
Puis-je terminer ce Projet Guidé directement avec mon navigateur web, au lieu d'installer un logiciel spécial ?
Comment se présente l'expérience d'apprentissage pour les Projets Guidés ?
D'autres questions ? Visitez le Centre d'Aide pour les Étudiants.
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