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Ce projet guidé n'est pas disponible en Français (France)

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Coursera Project Network

Linear Regression with Python

Amit Yadav

Instructeur : Amit Yadav

12 179 déjà inscrits

Inclus avec Coursera Plus

Apprendre, pratiquer et appliquer des compétences professionnelles grâce à des conseils d’experts
4.6

(425 avis)

niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

2 hours
Apprenez à votre propre rythme
Un apprentissage pratique
Apprendre, pratiquer et appliquer des compétences professionnelles grâce à des conseils d’experts
4.6

(425 avis)

niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

2 hours
Apprenez à votre propre rythme
Un apprentissage pratique

Ce que vous apprendrez

  • Create a linear model, and implement gradient descent.

  • Train the linear model to fit given data using gradient descent.

Compétences que vous pratiquerez

  • Catégorie : Data Science
  • Catégorie : Python Programming
  • Catégorie : Linear Regression
  • Catégorie : Machine Learning
  • Catégorie : Deep Learning

Détails à connaître

Certificat partageable

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Enseigné en Anglais
Aucun téléchargement ou installation requis(e)

Disponible uniquement sur ordinateur

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

Emplacement réservé

Apprendre, pratiquer et appliquer des compétences prêtes à l'emploi en moins de 2 heures

  • Bénéficiez d’une formation par des experts du secteur
  • Gagnez en expérience pratique en effectuant des tâches professionnelles du monde réel
  • Renforcez votre confiance en utilisant les outils et technologies les plus récents
Emplacement réservé

À propos de ce Projet Guidé

Apprendrez étape par étape

Votre enseignant(e) vous guidera étape par étape, grâce à une vidéo en écran partagé sur votre espace de travail :

  1. Introduction

  2. Dataset

  3. Initialize Parameters

  4. Forward Pass

  5. Compute Loss

  6. Backward Pass

  7. Update Parameters

  8. Training Loop

  9. Predictions

  10. Additional Example

Expérience recommandée

Some programming experience in Python is required. Understanding of the theory behind logistic regression, gradient descent is required.

7 images de projet

Instructeur

Évaluations de l’enseignant
4.6 (28 évaluations)
Amit Yadav
Coursera Project Network
12 Cours173 178 apprenants

Offert par

Méthode d’apprentissage

  • Apprentissage pratique basé sur les compétences

    Mettez en pratique de nouvelles compétences en effectuant des tâches professionnelles.

  • Conseils d’experts

    Suivez les vidéos pré-enregistrées d’experts à l’aide d’une interface unique, divisée en deux.

  • Aucun téléchargement ou installation requis(e)

    Accédez aux outils et aux ressources dont vous avez besoin dans un espace de travail cloud préconfiguré.

  • Disponible uniquement sur ordinateur de bureau

    Ce Projet Guidé est conçu pour les ordinateurs portables ou de bureau disposant d’une connexion internet fiable, et non pour les appareils mobiles.

Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?

Felipe M.
Étudiant(e) depuis 2018
’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
Jennifer J.
Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
Larry W.
Étudiant(e) depuis 2021
’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’
Chaitanya A.
’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’

Avis des étudiants

Affichage de 3 sur 425

4.6

425 avis

  • 5 stars

    65,88 %

  • 4 stars

    27,05 %

  • 3 stars

    5,41 %

  • 2 stars

    0,94 %

  • 1 star

    0,70 %

MS
5

Révisé le 30 mai 2020

AR
4

Révisé le 2 avr. 2020

PP
5

Révisé le 24 mai 2020

Emplacement réservé

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