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Sparks_Foundation_Tasks:数据科学_机器学习
Sparks_Foundation_Tasks:数据科学_机器学习
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Sparks_Foundation_Tasks:数据科学_机器学习
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The-Sparks-Foundation:数据科学与业务分析任务
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The-Sparks-Foundation:数据科学与业务分析任务
The-Sparks-Foundation-Internship:数据科学与业务分析任务
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火花基金会实习 数据科学与业务分析任务
The-Sparks-Foundation-Task:该存储库包含我作为Sparks Foundation的数据科学和业务分析实习生所做的项目
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火花基金会的任务 该存储库包含我作为Sparks Foundation的数据科学和业务分析实习生所做的项目
TSF实习任务：这是我在The Sparks Foundation进行的实习中给我的任务之一，即GRIP（研究生轮岗实习计划）任务1-探索有监督的机器学习在此回归任务中，我们将预测根据学生学习的小时数，学生预期得分的百分比。 这是一个简单的线性回归任务，因为它仅涉及两个变量。 如果学生一天学习9.25小时，预计得分是多少？
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TSF实习任务 这是我在The Sparks Foundation进行的实习中给我的任务之一，即GRIP（研究生旋转实习计划）任务1-探索有监督的机器学习在此回归任务中，我们将预测学生所获分数的百分比预期会根据他们学习的小时数来评分。 这是一个简单的线性回归任务，因为它仅涉及两个变量。 如果学生一天学习9.25小时，预计得分是多少？
Sparks_Foundataion_Internship_Tasks:数据科学与业务分析任务
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Sparks_Foundataion_Tasks 数据科学和业务分析实习任务 该存储库包含我作为The Sparks Foundation实习生时完成的任务。 实习类别（职能）-数据科学和业务分析 实习期限-1个月（2021年4月） 实习类型-在家工作
The_Sparks_Foundation_Tasks:这些是斯帕克斯实习基金会给我的为期一个月的已完成任务
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The_Sparks_Foundation-task1:development_a_basic_banking_system
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The_Sparks_Foundation:＃GRIPAPRIL21实习任务1提交
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The_Sparks_Foundation＃GRIPAPRIL21：数据科学和业务分析实习任务1：使用监督式机器学习算法进行预测。 问题陈述：根据学习时间预测学生的百分比。 在此回归任务中，我们将根据学生学习的小时数来预测学生预期得分...
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
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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...
GRIP-Sparks-Foundation:使用监督机器学习进行预测
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The_Sparks_Foundation_data_science_and_business_analytics:数据科学和业务分析实习任务
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-GRIPAPR21-数据科学-业务分析-实习生 Sparks Foundation数据科学与业务分析实习生6：创建决策树分类器并以图形方式对其进行可视化。 任务1.创建决策树分类器并以图形方式对其进行可视化。 Task2.Prediction_using_supervised_ml_根据编号预测学生的百分比。 学习时间。
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 Enterprise Miner或任何其他工具●可以在以下位置找到数据
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sparks_foundation:我已经在Sparks Foundation（TSF）的GRIP提供的实习下完成了这个项目。在这个项目中，使用HTML，CSS和Javascript。 我们可以汇款，也可以查看相同的交易记录
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Sparks_Foundation_Tasks-main
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