Regression using Scikit-Learn

от партнера
Сеть проектов сообщества Coursera
В этом Проект с консультациями вы:

Learn how to create Regression Models using Scikit-Learn

Learn about Linear Regression, Regression using Random Forest Algorithm, Regression using Support Vector Machine Algorithm

Clock1.5 hours
IntermediateУчащийся среднего уровня
CloudЗагрузка не требуется
VideoВидео на разделенном экране
Comment DotsАнглийский
LaptopТолько для ПК

This project is aimed at students and practitioners of Data Sciences for building Predictive Analytics models for research and commercial purposes. Machine Learning can be used to solve prediction problems for classification and regression. In this project, we discuss about using Machine Learning for building Regression Models. We will use Python Language. In Python, we have many options for building Machine Learning solutions like Tensor Flow, Keras, etc. In this project, we use Scikit-Learn. Scikit-Learn provides a comprehensive array of tools for building regression models. The concepts learnt in this project can be extended to build Neural Networks using Tensor Flow or Keras or any other tool. This Guided Project was created by a Coursera community member.

Навыки, которые вы получите

Python ProgrammingMachine LearningScikit-Learnregression

Будете учиться пошагово

На видео, которое откроется рядом с рабочей областью, преподаватель объяснит эти шаги:

  1. Loading Data

  2. Find the correlation between the dependent variable and the independent variables

  3. Building the Linear Regression Model

  4. Building the Random Forest and Support Vector Machine Regression Models

  5. Exploratory Data Analysis - Part 2

  6. Exploratory Data Analysis

Как устроены проекты с консультациями

Ваше рабочее пространство — это облачный рабочий стол в браузере. Ничего не нужно загружать.

На разделенном экране видео преподаватель предоставляет пошаговые

Часто задаваемые вопросы

Часто задаваемые вопросы

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.