Welcome to this 2 hour long project-based course on Principal Component Analysis with NumPy and Python. In this project, 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 project and is to implement all the machinery of the various learning algorithms yourself, so you have a deeper understanding of the fundamentals. By the time you complete this project, you will be able to implement and apply PCA from scratch using NumPy in Python, conduct basic exploratory data analysis, and create simple data visualizations with Seaborn and Matplotlib. The prerequisites for this project are prior programming experience in Python and a basic understanding of machine learning theory.
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Principal Component Analysis with NumPy
Instructeur : Snehan Kekre
11 000 déjà inscrits
Inclus avec 
(295Â avis)
Expérience recommandée
Ce que vous apprendrez
Implement Principal Component Analysis (PCA) from scratch with NumPy and Python
Conduct basic exploratory data analysis (EDA)
Create simple data visualizations with Seaborn and Matplotlib
Compétences que vous pratiquerez
- Catégorie : Data Visualization
- Catégorie : Data Analysis
- Catégorie : Linear Algebra
- Catégorie : Exploratory Data Analysis
- Catégorie : Applied Machine Learning
- Catégorie : Dimensionality Reduction
- Catégorie : Unsupervised Learning
- Catégorie : Cloud Computing
- Catégorie : Jupyter
- Catégorie : Matplotlib
- Catégorie : Python Programming
- Catégorie : Seaborn
- Catégorie : NumPy
Détails à connaître
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Disponible uniquement sur ordinateur
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 Ă©tape par Ă©tape
Votre enseignant(e) vous guidera étape par étape, grâce à une vidéo en écran partagé sur votre espace de travail :
Introduction and Overview
Load the Data and Libraries
Visualize the Data
Data Standardization
Compute the Eigenvectors and Eigenvalues
Singular Value Decomposition (SVD)
Selecting Principal Components Using the Explained Variance
Project Data Onto a Lower-Dimensional Linear Subspace
Expérience recommandée
Prior programming experience in Python and machine learning theory is recommended.
4 images de projet
Instructeur
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 ?
Avis des Ă©tudiants
295Â avis
- 5 stars
71,52Â %
- 4 stars
22,37Â %
- 3 stars
3,72Â %
- 2 stars
0,67Â %
- 1 star
1,69Â %
Affichage de 3 sur 295
Révisé le 4 août 2020
It's a good course for someone to try out his knowledge of the basic packages and the concepts and the maths behind PCA.
Révisé le 24 avr. 2020
Learned Applying PCAConcise course.Liked the method of teaching.
Révisé le 31 mai 2020
Course is amazing, got many concepts clear, learned a lot. Would also be great if more than one datasets are taken as excercise.
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Foire Aux Questions
En achetant un Projet Guidé, vous obtenez tout ce dont vous avez besoin pour terminer ce Projet Guidé, y compris l'accès à un espace de travail de bureau cloud, via votre navigateur web, qui contient les fichiers et les logiciels dont vous avez besoin pour commencer, ainsi que les instructions vidéo étape par étape d'un expert en la matière.
Comme votre espace de travail contient un bureau cloud dimensionné pour un ordinateur portable ou de bureau, les Projets Guidés ne sont pas disponibles sur votre appareil mobile.
Les enseignants des Projets Guidés sont des experts en la matière qui ont de l'expérience dans les compétences, les outils ou le domaine de leur projet et qui sont passionnés par le partage de leurs connaissances avec des millions d'étudiants dans le monde.