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  1. The-Sparks-Foundation-Internship:使用监督的ML（级别-初学者）进行预测●根据编号预测学生的百分比。学习时间。 ●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 En

  2. 火花基金会实习 使用监督的ML进行预测。根据编号预测学生的百分比学习时间。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。数据可在上找到。如果学生每天学习9.25小时，则预期成绩是多少？

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-19
    • 文件大小：22528
    • 提供者：weixin_42117267

  1. DataScience-BusinessAnalyticsTask:这些任务是Sparks Foundation的GRIP计划的一部分-源码

  2. DataScience-BusinessAnalyticsTask 这些任务是Sparks Foundation的GRIP程序的一部分。 任务1：使用监督型ML进行预测 级别：初学者 根据编号预测学生的百分比学习时间。 ●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 ●可以在上找到数据 ●如果学生每天学习9.25小时，则预计得分是多少？ ●示例解决方案： : ●任务提交： 将代码托管在GitH

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-19
    • 文件大小：915456
    • 提供者：weixin_42161497

  1. miner-25-源码

  2. miner-25

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-18
    • 文件大小：1024
    • 提供者：weixin_42175516

  1. The-Sparks-Foundation-Tasks-源码

  2. Sparks基金会的任务 该存储库包含我作为实习生时完成的任务 实习类别-数据科学和业务分析 实习期限-1个月（2021年3月） 实习类型-在家工作 在这次实习中，我需要在给定的时间范围内完成6个任务中的至少一项。 ＃Task-1：使用监督型ML进行预测 根据学习时间预测学生的分数百分比。 这是一个简单的线性回归任务，因为它仅涉及2个变量。 数据可在找到 您可以使用R，Python，SAS Enterprise Miner或任何其他工具。 如果学生每天学习9.25小时，预计得分是多少？

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-15
    • 文件大小：21504
    • 提供者：weixin_42127369

  1. DataInsights:你好，欢迎来到这个仓库。 此回购包含使用python作为编程语言的数据科学和业务分析方面的某些项目-源码

  2. 数据洞察 你好，欢迎来到这个仓库。 此回购包含使用python作为编程语言的数据科学和业务分析方面的某些项目。 问题陈述 ： 根据编号预测学生的百分比学习时间。 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。 如果学生每天学习9.25小时，预计得分是多少？ 这是数据集： 解决方案： 演示： 问题陈述： 从给定的“虹膜”数据集中，预测最佳聚类数并直观地表示出来。 使用R或Pyth

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-14
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：weixin_42131342

  1. Data_Scientist_GRIP_Sparks-源码

  2. Data_Scientist_GRIP_Sparks 火花基金会实习计划 研究生旋转实习计划（GRIP） Sparks基金会向数据科学和业务分析领域的学生提供实习计划。 LinkedIn个人资料改善任务： 在此任务中，我们通过添加与域相关的封面照片（令人讨厌的个人资料照片）来改善我们的LinkedIn个人资料，并且必须向Sparks Foundation LinkedIn组的大多数成员发送连接请求。 任务1-使用监督的ML进行预测 ●根据编号预测学生的百分比。 学习时间。 ●这是一个简单的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-07
    • 文件大小：21504
    • 提供者：weixin_42116681

  1. The_Sparks_Foundation_Tasks：此存储库包含我作为The Sparks Foundation的实习生时完成的任务-源码

  2. Sparks基金会的任务 该存储库包含我作为实习生时完成的任务。 实习类别-数据科学和业务分析。 实习期限-1个月（2021年2月至今）。 实习类型-在家工作。 在这次实习中，我们总共获得了8个任务。 任务1：使用监督的ML进行预测（级别-初学者） 请单击右侧的图像查看我的解决方案。 根据学习时间预测学生的分数百分比。 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。 如果学生每天学习9.25

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-12
    • 文件大小：113664
    • 提供者：weixin_42099633