Logistic Regression for Classification using Julia

von
Coursera Project Network
In diesem angeleitetes Projekt werden Sie:

Balance data suing the SMOTE method.

Build a logistic regression model.

Clock1 hour 30 minutes
BeginnerAnfänger
CloudKein Download erforderlich
VideoVideo auf geteiltem Bildschirm
Comment DotsEnglisch
LaptopNur Desktop

This guided project is about book genre classification using logistic regression in Julia. It is ideal for beginners who do not know what logistic regression is because this project explains these concepts in simple terms. While you are watching me code, you will get a cloud desktop with all the required software pre-installed. This will allow you to code along with me. After all, we learn best with active, hands-on learning. Special features: 1) Simple explanations of important concepts. 2) Use of images to aid in explanation. 3) Use a real world dataset. Note: This project works best for learners who are based in the North America region. We’re currently working on providing the same experience in other regions.

Kompetenzen, die Sie erwerben werden

  • Data Science
  • Machine Learning
  • Logistic Regression
  • data preperation
  • julia

Schritt für Schritt lernen

In einem Video, das auf einer Hälfte Ihres Arbeitsbereichs abgespielt wird, führt Sie Ihr Dozent durch diese Schritte:

  1. Exploratory data analysis

  2. One-hot encoding

  3. Check if data is balanced

  4. Build a logistic regression model

  5. Check model accuracy

  6. Check ROC numbers to determine number of false positives and false negatives.

  7. Using SMOTE to correct the imbalanced data

Ablauf angeleiteter Projekte

Ihr Arbeitsbereich ist ein Cloud-Desktop direkt in Ihrem Browser, kein Download erforderlich

Ihr Dozent leitet Sie in einem Video mit geteiltem Bildschirm Schritt für Schritt an.

Häufig gestellte Fragen

Häufig gestellte Fragen

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