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Implement Principal Component Analysis (PCA) from scratch with NumPy and Python
Conduct basic exploratory data analysis (EDA)
Create simple data visualizations with Seaborn and Matplotlib
Welcome to this 2 hour long project-based course on Principal Component Analysis 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 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 implement and apply PCA from scratch using NumPy in Python, conduct basic exploratory data analysis, and create simple data visualizations with Seaborn and Matplotlib. 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
Python Programming
Seaborn
Numpy
PCA
En un video que se reproduce en una pantalla dividida con tu área de trabajo, tu instructor te guiará en cada paso:
Introduction and Overview
Load the Data and Libraries
Visualize the Data
Data Standardization
Compute the Eigenvectors and Eigenvalues
Singular Value Decomposition (SVD)
Selecting Principal Components Using the Explained Variance
Project Data Onto a Lower-Dimensional Linear Subspace
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 SS
31 de may. de 2020It was quite conceptional but the instructor made it easy for me to implement and follow along.
por PP
31 de may. de 2020Course is amazing, got many concepts clear, learned a lot. Would also be great if more than one datasets are taken as excercise.
por LF
3 de nov. de 2020It's clear for the new learner to follow up. Thank you.
por AT
8 de may. de 2020Excellence experiece, good content for begineers, thanx coursera.
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.
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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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