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Coursera Project Network による Logistic Regression with NumPy and Python の受講者のレビューおよびフィードバック

4.5
387件の評価

コースについて

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....

人気のレビュー

AS

2020年8月29日

Very 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

CB

2020年5月23日

Its a good course. Instructor is good. Lot of concepts cleared and enough practice has done.

フィルター:

Logistic Regression with NumPy and Python: 1 - 25 / 50 レビュー

by Sambhaw S

2020年8月2日

by Arnab S

2020年8月30日

by CHINMAY B

2020年5月24日

by MV

2021年11月8日

by Juan M B

2020年6月7日

by Ramya G R

2020年6月9日

by Punam P

2020年4月4日

by Thulasi R I 2 B 0

2020年9月26日

by Mari M

2020年5月14日

by Pulkit S

2020年6月18日

by Shruti S

2020年7月21日

by Krishna M T

2020年8月12日

by Melissa d C S

2020年6月21日

by Pulkit D

2020年10月16日

by Erick M A

2020年7月20日

by Pritam B

2020年5月14日

by Shreyas R

2020年4月25日

by Diego R G

2020年5月21日

by jagadeeswari N

2020年5月28日

by Anisetti S K

2020年4月23日

by Ayesha N

2020年6月16日

by Dinh-Duy L

2020年7月13日

by Nandivada P E

2020年6月15日

by Dipak S s

2020年4月24日

by Saikat K

2020年9月8日