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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 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？

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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？

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

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supervised_ml 任务1，Spark基金会，数据科学和业务分析实习生，该项目根据No. 1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。

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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？

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

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