University Admission Prediction Using Multiple Linear Regression

4.6

星

168件の評価

•

28件のレビュー

提供：

Coursera Project Network

5,754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

2 hours

中級

ダウンロード不要

分割画面ビデオ

英語

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。

Understand the problem statement
Import libraries and datasets
Perform Exploratory Data Analysis
Perform Data Visualization
Create Training and Testing Datasets
Train and evaluate a linear regression model
Train and evaluate an artificial neural networks model
Train and Evaluate a Random Forest Regressor and Decision Tree Model
Understand the various regression KPIs
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

講師

Ryan Ahmed

Adjunct Professor & AI Enthusiast

受講者43,224 名

レビュー

4.6

28件のレビュー

5 stars
72.61%
4 stars
21.42%
3 stars
3.57%
2 stars
1.78%
1 star
0.59%

UNIVERSITY ADMISSION PREDICTION USING MULTIPLE LINEAR REGRESSION からの人気レビュー

HAにより2020年10月7日

The teacher is far better than other Coursera guided projects. He make you understand the code completely and try to give the theoretical intuition as well. Others should follow him

ACにより2021年1月3日

A Truly Complete Project! Thank you, Coursera for making this possible.

DHにより2020年10月8日

The coding text is too small in the online coding system.

GGにより2020年7月16日

A nice project which gives a good idea on all the topics

すべてのレビューを見る

よくある質問

よくある質問

ガイド付きプロジェクトを購入すると何ができるよううになりますか？
プロジェクトを購入することによって、ガイド付きプロジェクトを完了するために必要なものすべてが得られます。これには、開始する必要のあるファイルとソフトウェアを含むWebブラウザを介したクラウドデスクトップワークスペースへのアクセスの他、専門家によるステップバイステップのビデオ講座が含まれます。
ガイド付きプロジェクトはデスクトップとモバイル機器で利用できますか？
ワークスペースにはラップトップまたはデスクトップコンピューターに適したサイズのクラウドデスクトップが含まれているため、モバイル機器ではガイド付きプロジェクトをご利用いただけません。
ガイド付きプロジェクトの講師にはどのような方がいらっしゃいますか？
ガイド付きプロジェクトの講師は、プロジェクトのスキル、ツール、またはその分野での経験があり、知識を共有して世界中の何百万人もの受講生に影響を与えるたことに情熱を持つ専門家です。
完成したガイド付きプロジェクトから成果物をダウンロードできますか？
ガイド付きプロジェクトから作成したファイルをダウンロードして保持できます。そのためには、クラウドデスクトップにアクセスしているときに「ファイルブラウザ」機能を使用できます。
返金ポリシーについて教えてください。
ガイド付きプロジェクトは払い戻しの対象外です。すべての返金ポリシーを表示する。
学資援助はありますか？
ガイド付きプロジェクトには学費援助が利用できません。
ガイド付きプロジェクトを聴講して、ビデオ部分を無料で見ることはできますか？
ガイド付きプロジェクトでは聴講することができません。
このガイド付きプロジェクトを行うにはどれくらいの経験が必要ですか？
ページの上部で、このガイド付きプロジェクトの経験レベルを押して、知識の前提条件を表示できます。ガイド付きプロジェクトのすべてのレベルで、インストラクターがステップバイステップでご案内します。
特別なソフトウェアをインストールせずに、Webブラウザでこのガイド付きプロジェクトを完了できますか？
はい。ガイド付きプロジェクトを完了するために必要なものはすべて、ブラウザで利用可能なクラウドデスクトップで利用できます。
ガイド付きプロジェクトでの学習体験はどのようなものですか？
分割画面環境でタスクをブラウザで直接完了することで学習できます。画面の左側で、ワークスペースでタスクを完了します。画面の右側で、講師がプロジェクトをステップごとにガイドします。

さらに質問がある場合は、受講者向けヘルプセンターにアクセスしてください。