GRIP_TASKS 它包含我在SPARKS基金会实习期间完成的任务。 我已经从任务列表中完成了3个任务，并且所有任务都具有较高的准确度（由于过拟合的缘故，并不是很多）。 第一次任务 任务：使用监督式ML预测的详细信息任务：根据编号预测学生的百分比。 这是一个简单的线性回归任务，因为它仅涉及2个变量。您可以使用R，Python，SAS Enterprise Miner或任何其他工具。 第二项任务 任务：使用无监督ML的任务预测详细信息：从“虹膜”数据集中，预测最佳聚类数并直观地表示。 使用R或