학생용

Python과 Numpy를 통한 로지스틱 회귀 자습서

4.5
별점
136개의 평가
제공자:
Coursera Project Network
5,380명이 이미 등록했습니다.
학습자는 이 안내 자습서에서 다음을 수행하게 됩니다.

Implement Logistic Regression using Python and Numpy.

Apply Logistic Regression to solve binary classification problems.

Clock2 hours
Intermediate중급
Cloud다운로드 필요 없음
Video분할 화면 동영상
Comment Dots영어
Laptop데스크톱 전용

Welcome to this guided tutorial on Logistic Regression with NumPy and Python. In this tutorial, 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 tutorial 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 tutorial, 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 tutorial are prior programming experience in Python and a basic understanding of machine learning theory. This tutorial runs on Coursera's hands-on platform called Rhyme. On Rhyme, you do tutorials 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 tutorial. Everything is already set up directly in your internet browser so you can just focus on learning. For this tutorial, you’ll get instant access to a cloud desktop with Python, Jupyter, NumPy, and Seaborn pre-installed.

개발할 기술

Deep LearningMachine LearningLogistic RegressionPython ProgrammingNumpy

단계별 학습

작업 영역이 있는 분할 화면으로 재생되는 동영상에서 강사는 다음을 단계별로 안내합니다.

  1. Introduction

  2. Hyperparameters

  3. Dataset

  4. A Mini Batch of Examples

  5. Create Model

  6. Forward Pass

  7. Backward Pass

  8. Update Parameters

  9. Check Model Performance

  10. Training Loop

안내 자습서 진행 방식

작업 영역은 브라우저에 바로 로드되는 클라우드 데스크톱으로, 다운로드할 필요가 없습니다.

분할 화면 동영상에서 강사가 프로젝트를 단계별로 안내해 줍니다.

검토

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자주 묻는 질문

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