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學生對 Coursera Project Network 提供的 Linear Regression with Python 的評價和反饋

4.6
415 個評分

課程概述

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. Since this is a practical, project-based course, you will need to have a theoretical understanding of linear regression, and gradient descent. We will focus on the practical aspect of implementing linear regression with gradient descent, but not on the theoretical aspect. Note: This course works best for learners who are based in the North America region. We’re currently working on providing the same experience in other regions....

熱門審閱

AS

2020年6月4日

Good refresher course on linear regression! It would have been great had the Instructor covered few of the statical tests or multivariate regression model.

PP

2020年5月24日

Great course.

Learn new topics like forward passing and backward passing to update parameters for prediction in regression

篩選依據:

1 - Linear Regression with Python 的 25 個評論(共 47 個)

創建者 Keerthana N

2020年4月17日

創建者 AKASH M P

2020年4月26日

創建者 Sarthak M P

2020年4月29日

創建者 Abhirup H

2020年5月14日

創建者 Muhammad M

2020年4月21日

創建者 Radhemohan Y

2020年4月30日

創建者 Ashwin P

2020年4月21日

創建者 MARAM A G

2020年5月13日

創建者 purnachand k

2020年5月12日

創建者 Rohith

2020年5月14日

創建者 Aatif J

2020年4月24日

創建者 ADITYA R

2020年4月3日

創建者 Rupali K

2020年4月18日

創建者 PRASANNA V R

2020年4月20日

創建者 SUPRIYA A

2020年5月16日

創建者 Ratnadeep M

2020年6月5日

創建者 Carla S S J

2020年10月28日

創建者 Marc L

2020年10月6日

創建者 Atul S

2020年6月5日

創建者 Parth P

2020年5月25日

創建者 VADTHE N

2020年8月4日

創建者 Muruganandan S

2020年5月31日

創建者 Cheikh B

2021年5月13日

創建者 Dr. P W

2020年5月28日

創建者 Nilesh S

2020年9月21日