Student-Percentage-Prediction:这是一个线性回归任务，因为它仅涉及2个变量资源-CSDN文库

共2个文件

ipynb：1个

md：1个

JupyterNotebook

需积分: 9 158 浏览量 2021-03-21 19:35:45 上传评论收藏 55KB ZIP 举报

资源推荐

资源详情

资源评论

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

任务1 ---使用监督的机器学习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。

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

GRIP-线性回归- 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，因为它仅涉及两个变量。点击此处快速查看

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

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？

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？

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

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？

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？

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？

number-and-percentage-of-models-with-90-day-security-updates.csv

number-and-percentage-of-models-with-90-day-security-updates.csv

Grip-Prediction-of-Percentage-of-Student-Using-Supervised-Machine-Learning

使用监督机器学习的学生百分比预测

python资料-Percentage-of-typing-speed.py

python资料-Percentage-of-typing-speed.py

Exploration-of-the-Image-Processing-techniques-to-grade-rice-based-on-the-percentage-of-damaged-kern:这项工作是COMP9517计算机视觉主题@UNSW 2020的一部分

任务2：实现两遍连通分量标记算法，对每个图像中的米粒进行计数。任务3：从Task2中获得的连接的组件标签中，使用最小像素面积作为阈值来计算受损稻粒的百分比。档案： Report.pdf：有关实施过程和意见的详细...

css3.0手册 doc版

5星 · 资源好评率100%

[ stretch | repeat | round ]{0,2} 相关属性： border-image：border-top-image , border-right-image , border-bottom-image , border-left-image 　border-corner-image：border-top-left-image , border-top-...

speed-to-percentage

npm install speed-to-percentage # yarn yarn add speed-to-percentage 参数 speed编号 digits ，可选， 0到20之间例子作为default导出 import speedToPercentage from 'speed-to-percentage' const semitones = ...

vissense-percentage-time-test:用于随时间测试百分比的 VisSense.js 插件

VisSense.js：百分比时间测试插件，用于随时间测试百分比。例子如果元素在 1 秒内至少 50% 可见，则调用回调： var element = $ ( '#myElement' ) ; var visibility = VisSense ( element [ 0 ] ) ;...

Life-Expectancy-Data.csv

预期寿命数据集，用于机器学习、线性回归分析的原始数据集。预期寿命数据集，用于机器学习、线性回归分析的原始数据集。

calculator-for-levitation-percentage:悬浮计算器-百分比

悬浮百分比计算器悬浮计算器-百分比

scss-circular-percentage-display:使用圆形进度条直观地表示百分比数字

SCSS百分比加载器npm run dev 或者yarn dev 使用开发服务器运行应用程序想要使关键帧正常工作，但是到目前为止，它使我回避了……

Badd-Boyz-Hosts:一个主机文件，可在任何操作系统上使用，以阻止不良域进入您的服务器或设备

Badd-Boyz-Hosts 一个主机文件，可在任何操作系统上使用，以将不良域阻止到您的服务器或设备之外。这是这是的版权： : 不良主机数量：737 # Generated by PyFunceble (v3.3.9.) / ...

Target-Percentage-Overlay:一个简单的叠加层，显示静态、可填充条的百分比

目标百分比叠加 ... 一个简单的叠加层，通过从内存中读取来显示 FFXIV 中当前目标的百分比。 <<<<<<< 头更多详情： : 创作者：Cord Rehn - - 贡献者：Dana Jansens - (三) 2013-2014

arctis-battery-percentage:显示SteelSeries Arctis无线设备的电池电量百分比作为通知

全局安装npm i -g arctis-battery-percentage 安装npm软件包后，您所需要做的就是arctis-battery正在安装您需要先安装npm生产软件包，然后才能继续npm install --only=prod 安装软件包后，您所需要做的就是node ...

超给力的jQuery加载进度插件 - Percentage Loader

NULL 博文链接：https://luanxiyuan.iteye.com/blog/1986534

Scroll-Percentage-in-Tab-Title-Chrome-Extension:Chrome扩展程序，使用页面的滚动百分比更新页面标题。最适合博客和文章。始终查看您的阅读进度，已阅读的书数以及剩余的书数

git clone https://github.com/dimshik100/Scroll-Percentage-in-Tab-Title-Chrome-Extension 获取依赖关系并构建 npm install npm run build 现在确保代码已加载并正常工作：在浏览器中（或manifest.json ）。 ...

收起资源包目录

Student-Percentage-Prediction-main.zip （2个子文件）

Student-Percentage-Prediction-main

README.md 205B

Student Percentage Prediction.ipynb 84KB

评论收藏

内容反馈

太远有一点点

粉丝: 34
资源: 4740

Student-Percentage-Prediction:这是一个线性回归任务，因为它仅涉及2个变量

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

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

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

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

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

react-native-percentage-circle：:spouting_whale:React本机百分比圈子

Prediction-Models:这个仓库包含了我所有的机器学习预测模型的实现

angular-percentage-filter:angular.js的百分比过滤器

ynab-percentage-webext：基本的WebExtension，用于在YNAB预算视图内的类别组上添加百分比

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

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

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？

number-and-percentage-of-models-with-90-day-security-updates.csv

Grip-Prediction-of-Percentage-of-Student-Using-Supervised-Machine-Learning

python资料-Percentage-of-typing-speed.py

Exploration-of-the-Image-Processing-techniques-to-grade-rice-based-on-the-percentage-of-damaged-kern:这项工作是COMP9517计算机视觉主题@UNSW 2020的一部分

css3.0手册 doc版

speed-to-percentage

vissense-percentage-time-test:用于随时间测试百分比的 VisSense.js 插件

Life-Expectancy-Data.csv

calculator-for-levitation-percentage:悬浮计算器-百分比

scss-circular-percentage-display:使用圆形进度条直观地表示百分比数字

Badd-Boyz-Hosts:一个主机文件，可在任何操作系统上使用，以阻止不良域进入您的服务器或设备

Target-Percentage-Overlay:一个简单的叠加层，显示静态、可填充条的百分比

arctis-battery-percentage:显示SteelSeries Arctis无线设备的电池电量百分比作为通知

超给力的jQuery加载进度插件 - Percentage Loader

Scroll-Percentage-in-Tab-Title-Chrome-Extension:Chrome扩展程序，使用页面的滚动百分比更新页面标题。 最适合博客和文章。 始终查看您的阅读进度，已阅读的书数以及剩余的书数

最新资源

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

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

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

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

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

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

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？

Scroll-Percentage-in-Tab-Title-Chrome-Extension:Chrome扩展程序，使用页面的滚动百分比更新页面标题。最适合博客和文章。始终查看您的阅读进度，已阅读的书数以及剩余的书数