University Admission Prediction Using Multiple Linear Regression

4.6
121件の評価
提供:
Coursera Project Network
4,168人がすでに登録済みです
このガイド付きプロジェクトでは、次のことを行います。

Train Artificial Neural Network models to perform regression tasks

Perform exploratory data analysis

Understand the theory and intuition behind regression models and train them in Scikit Learn

Understand the difference between various regression models KPIs such as MSE, RMSE, MAE, R2, adjusted R2

Clock2 hours
Intermediate中級
Cloudダウンロード不要
Video分割画面ビデオ
Comment Dots英語
Laptopデスクトップのみ

In this hands-on guided project, we will train regression models to find the probability of a student getting accepted into a particular university based on their profile. This project could be practically used to get the university acceptance rate for individual students using web application. Note: This course works best for learners who are based in the North America region. We’re currently working on providing the same experience in other regions.

あなたが開発するスキル

regression modelsDeep LearningArtificial Intelligence (AI)Machine LearningPython Programming

ステップバイステップで学習します

ワークエリアを使用した分割画面で再生するビデオでは、講師がこれらの手順を説明します。

  1. Understand the problem statement

  2. Import libraries and datasets

  3. Perform Exploratory Data Analysis

  4. Perform Data Visualization

  5. Create Training and Testing Datasets

  6. Train and evaluate a linear regression model

  7. Train and evaluate an artificial neural networks model

  8. Train and Evaluate a Random Forest Regressor and Decision Tree Model

  9. Understand the various regression KPIs

  10. Calculate and Print Regression model KPIs

ガイド付きプロジェクトの仕組み

ワークスペースは、ブラウザに完全にロードされたクラウドデスクトップですので、ダウンロードは不要です

分割画面のビデオで、講師が手順ごとにガイドします

レビュー

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