没有合适的资源？快使用搜索试试~ 我知道了~

文库首页开发技术其它Prediction-using-Supervised-Learning: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

Prediction-using-Supervised-Learning:根据编号预测学生的百分比学习时间。 ●这是一个简单的线...

共5个文件

ipynb：1个

csv：1个

gitignore：1个

HTML

需积分: 0 0 下载量 45 浏览量 2021-04-29 01:08:02 上传评论收藏 97KB ZIP 举报

温馨提示

有预测的学习指导火花基金会阿尼什·帕哈德（Anish Pahade） ●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，则预计得分是多少？

Prediction-using-Supervised-Learning:根据编号预测学生的百分比学习时间。 ●这是一个简单的线...

Prediction-using-Supervised-ML: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。 数据集链接

supervised_ml:该项目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

TASK1:声明-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。 如果学生每天学习9.25个小时，则预计分数是多少？

任务1 ---使用监督的机器学习的预测：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

Linear-Regretion: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。 数据可以在http找到

GRIP-Task1-Prediction-using-Supervised-ML:根据编号预测学生获得的百分比。 他们学习了几个小时

Prediction-Using-Supervised-Machine-Learning-:紧握

二抽取代码MATLAB-Cuff-less-BP-using-Deep-Learning:无袖BP使用深度学习

从别人的java源码中提取方法-Alzhimers-Disease-Prediction-Using-Deep-learning:＃使用大脑M

SRG:这是一项监督学习的简单线性回归任务，因为它仅涉及2个变量，用于基于否来预测学生的百分比。 学习时间

GRIP-Linear-Regression-: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的百分比。 这是一个简单的线性回归任务，因为它只涉及两个变量

Percentage_Predictor:一个简单的机器学习模型，使用线性回归来根据学习时间来预测学生的百分比

Task-1-Prediction-Using-Supervised-ML:在本项目中，我们使用学习时间来预测百分比。 在这里，我们使用简单的线性算法

matlab预测电池寿命程序代码-Cycle-life-prediction-using-machine-learning:循环寿命预测使用机

depth-map-prediction-from-a-single-image-using-a-multi-scale-deep-network

TSF-Prediction-using-Supervised-ML-Data-Science-and-Business-Analytics:它将根据学生学习的小时数来预测他们的分数

Prediction-Using-Supervised-ML:建立简单的线性回归模型进行预测

Stock-Price-Prediction-LSTM-master 2_LSTM_LSTM股票预测_LSTM股票预测_lstm

Univariate-Time-Series-Prediction-using-Deep-Learning:使用深度学习和PyTorch的单变量时间序列预测

Prediction-using-Supervised-ML-Python:TSF数据科学实习任务

CNN-Prediction-Based-Reversible-Data-Hiding-main (1).zip

Grip-task-Prediction-using-unsupervised-learning:任务2

Breast-Cancer-Prediction-Using-Machine-Learning:预测乳腺癌的类型（恶性或良性）

Churn-Prediction-of-Bank-Customers:预测银行客户流失

avacodo-price-prediction-using-fbprophet:使用fbprophet项目进行端到端的avacodo价格预测

最新资源

Prediction-using-Supervised-ML: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。数据集链接

supervised_ml:该项目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

TASK1:声明-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。如果学生每天学习9.25个小时，则预计分数是多少？

任务1 ---使用监督的机器学习的预测：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

Linear-Regretion: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。数据可以在http找到

GRIP-Task1-Prediction-using-Supervised-ML:根据编号预测学生获得的百分比。他们学习了几个小时

SRG:这是一项监督学习的简单线性回归任务，因为它仅涉及2个变量，用于基于否来预测学生的百分比。学习时间

GRIP-Linear-Regression-: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的百分比。这是一个简单的线性回归任务，因为它只涉及两个变量

Task-1-Prediction-Using-Supervised-ML:在本项目中，我们使用学习时间来预测百分比。在这里，我们使用简单的线性算法