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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
En un video que se reproduce en una pantalla dividida con tu área de trabajo, tu instructor te guiará en cada paso:
Introduction
Dataset
Initialize Parameters
Forward Pass
Compute Loss
Backward Pass
Update Parameters
Training Loop
Predictions
Additional Example
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 DA
1 de sep. de 2020It was very interesting. I think it should interest more than if using real world data set.
por V
3 de ago. de 2020linear Regression with python is very full for project implementation as well as Research data implementation.
por AS
4 de jun. de 2020Good refresher course on linear regression! It would have been great had the Instructor covered few of the statical tests or multivariate regression model.
por KM
14 de may. de 2020overall course was good but i certificate i mention course have completed , it would be good if project like statement have mentioned
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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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