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.
Linear Regression with Python
Linear Regression with Python
Instructeur : Amit Yadav
14 787 déjà inscrits
Inclus avec En savoir plus
Apprendre, pratiquer et appliquer des compétences professionnelles grâce à des conseils d’experts
4.6
(442 avis)
niveau Intermédiaire
Expérience recommandée
2 hours
Apprenez à votre propre rythme
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 : Deep Learning
- Catégorie : Machine Learning
- Catégorie : Data Science
- Catégorie : Model Training
- Catégorie : Machine Learning Algorithms
- Catégorie : Regression Analysis
- Catégorie : Model Optimization
Outils que vous utiliserez
- Catégorie : Python Programming
- Catégorie : NumPy
Détails à connaître
Certificat partageable
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Enseigné en Anglais
Aucun téléchargement ou installation requis(e)
Disponible uniquement sur ordinateur
Un apprentissage pratique
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées
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
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 :
Introduction
Dataset
Initialize Parameters
Forward Pass
Compute Loss
Backward Pass
Update Parameters
Training Loop
Predictions
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
(30 évaluations)12 Cours219 933 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
- 5 étoiles
66,06 %
- 4 étoiles
26,92 %
- 3 étoiles
5,42 %
- 2 étoiles
0,90 %
- 1 étoile
0,67 %
Affichage de 3 sur 442
RK
4.0
Révisé le 18 avr. 2020
It was clear to understand any student to learn linear regression with python
AM
4.0
Révisé le 25 avr. 2026
overall, a good walk through of linear regression in python
KM
4.0
Révisé le 15 mai 2020
overall 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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