Über diesen Kurs

100 % online

Beginnen Sie sofort und lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo.

Flexible Fristen

Setzen Sie Fristen gemäß Ihrem Zeitplan zurück.

Stufe „Mittel“

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

Ca. 4 Stunden zum Abschließen

Empfohlen: 2 hours...

Englisch

Untertitel: Englisch

Was Sie lernen werden

  • Check

    Implement Logistic Regression using Python and Numpy.

  • Check

    Apply Logistic Regression to solve binary classification problems.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Deep LearningMachine LearningLogistic RegressionPython ProgrammingNumpy

100 % online

Beginnen Sie sofort und lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo.

Flexible Fristen

Setzen Sie Fristen gemäß Ihrem Zeitplan zurück.

Stufe „Mittel“

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

Ca. 4 Stunden zum Abschließen

Empfohlen: 2 hours...

Englisch

Untertitel: Englisch

Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Woche
1

Woche 1

2 Stunden zum Abschließen

Deep Learning Fundamentals: Logistic Regression

2 Stunden zum Abschließen
3 Lektüren
3 Lektüren
Project-Based Course Overview10m
Congratulations!10m
Congratulations!10m
1 praktische Übung
Graded Quiz15m

Dozent

Bild des Dozenten, Amit Yadav

Amit Yadav 

Machine Learning Instructor
Machine Learning
291 Kursteilnehmer
6 Kurse

von

Rhyme-Logo

Rhyme

Häufig gestellte Fragen

  • Ja, Sie können eine Vorschau des ersten Videos und den Lehrplan ansehen, bevor Sie sich anmelden. Sie müssen den Kurs kaufen, um Zugriff auf die Inhalte zu erhalten, die nicht in der Vorschau inbegriffen sind.

  • Wenn Sie sich vor dem Startdatum der ersten Kurseinheit anmelden, haben Sie Zugriff auf alle Vortragsvideos und Texte für den Kurs. Sobald die erste Kurseinheit beginnt, können Sie Aufgaben einreichen.

  • Sobald Sie sich anmelden und Ihre Kurseinheit beginnt, haben Sie Zugriff auf alle Videos und andere Ressourcen, einschließlich der Texte und des Kurs-Diskussionsforums. Sie können praktische Aufgaben ansehen und einreichen und erforderliche bewertete Aufgaben abschließen, um eine Bewertung und ein Kurszertifikat zu erhalten.

  • Wenn Sie den Kurs erfolgreich abschließen, wird der Seite „Errungenschaften“ Ihr elektronisches Kurszertifikat hinzugefügt – von dort können Sie Ihr Kurszertifikat ausdrucken oder es zu Ihrem LinkedIn-Profil hinzufügen.

  • Dieser Kurs ist einer der wenigen auf Coursera angebotenen Kurse, die derzeit ausschließlich für Kursteilnehmer zugänglich sind, die bezahlt oder finanzielle Unterstützung erhalten haben, wenn diese verfügbar ist.

Haben Sie weitere Fragen? Besuchen Sie das Hilfe-Center für Teiln..