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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
En un video que se reproduce en una pantalla dividida con tu área de trabajo, tu instructor te guiará en cada paso:
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
Tu espacio de trabajo es un escritorio virtual directamente en tu navegador, no requiere descarga.
En un video de pantalla dividida, tu instructor te guía paso a paso
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
Al comprar un proyecto guiado, obtendrás todo lo que necesitas para completarlo, incluido el acceso a un espacio de trabajo de escritorio en la nube a través de tu navegador web que contiene los archivos y el software que necesitas para comenzar, además de instrucciones de video paso a paso de un experto en la materia.
Dado que tu espacio de trabajo contiene un escritorio en la nube del tamaño de una computadora portátil o computadora de escritorio, los proyectos guiados no están disponibles en tu dispositivo móvil.
Los instructores de proyectos guiados son expertos en la materia que tienen experiencia en habilidades, herramientas o dominios de su proyecto y les apasiona compartir sus conocimientos para impactar a millones de estudiantes en todo el mundo.
Puedes descargar y conservar cualquiera de tus archivos creados del proyecto guiado. Para hacerlo, puedes usar la función 'Explorador de archivos' mientras accedes a tu escritorio en la nube.
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La ayuda financiera no está disponible para proyectos guiados.
El acceso como oyente no está disponible para los proyectos guiados.
En la parte superior de la página, puedes presionar en el nivel de experiencia de este proyecto guiado para ver los requisitos de conocimientos previos. En cada nivel del proyecto guiado, tu instructor te orientará paso a paso.
Sí, todo lo que necesitas para completar tu proyecto guiado estará disponible en un escritorio en la nube que estará disponible en tu navegador.
Aprenderás completando tareas en un entorno de pantalla dividida directamente en tu navegador. En el lado izquierdo de la pantalla, completarás la tarea en tu espacio de trabajo. En el lado derecho de la pantalla, verás a un instructor guiarte a través del proyecto, paso a paso.
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