University Admission Prediction Using Multiple Linear Regression

4.6
estrelas

175 classificações

•

28 avaliações

oferecido por

5.990 já se inscreveram

Neste projeto guiado, você irá:

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
Intermediário
Sem necessidade de download
Vídeo em tela dividida
Inglês
Apenas em desktop

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.

Habilidades que você desenvolverá

  • regression models

  • Deep Learning

  • Artificial Intelligence (AI)

  • Machine Learning

  • Python Programming

Aprender passo a passo

Em um vídeo reproduzido em uma tela dividida com a área de trabalho, seu instrutor o orientará sobre esses passos:

  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

Como funcionam os projetos guiados

Sua área de trabalho é um espaço em nuvem, acessado diretamente do navegador, sem necessidade de nenhum download

Em um vídeo de tela dividida, seu instrutor te orientará passo a passo

Instrutores

Avaliações

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Perguntas Frequentes – FAQ

Ao comprar projetos guiados, você recebe tudo o que precisa para completá-los, inclusive acesso a um espaço de trabalho de área de trabalho na nuvem por meio do seu navegador web, que contém o software e os arquivos necessários para iniciar, além de um vídeo de instruções passo a passo de um especialista no assunto.

Como seu espaço de trabalho tem uma área de trabalho na nuvem dimensionada para notebooks e computadores desktop, os projetos guiados não estão disponíveis para dispositivos móveis.

Os instrutores do projeto guiado são especialistas no assunto, têm experiência com a habilidade, a ferramenta ou o domínio do projeto e amam compartilhar seus conhecimentos para ajudar milhões de aprendizes do mundo todo.

Você pode baixar e manter todos os arquivos que foram criados para seu projeto guiado. Para fazer isso, você pode usar o recurso "Navegador de arquivos" enquanto acessa a área de trabalho na nuvem.

Reembolsos não estão disponíveis para projetos guiados. Consulte nossa política de reembolso completa.

Não há auxílio financeiro disponível para projetos guiados.

A participação como ouvinte não está disponível para projetos guiados.

Na parte superior da página, você pode clicar no nível de experiência deste projeto guiado para visualizar os pré-requisitos de conhecimento. Em cada nível dos projetos guiados, seu instrutor o guiará passo a passo.

Sim, tudo o que você precisa para completar o projeto guiado estará disponível em uma área de trabalho na nuvem disponível no seu navegador.

Você aprenderá na prática ao completar tarefas em um ambiente com tela dividida, diretamente em seu navegador. No lado esquerdo da tela, você completa a tarefa no seu espaço de trabalho. No lado direito, você assiste a um instrutor que o guiará pelo projeto, passo a passo.

Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao estudante.

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