Bike Rental Sharing Demand Prediction with Machine Learning

von
Coursera Project Network
In diesem angeleitetes Projekt werden Sie:

Understand the theory and intuition behind Deep Neural Networks

Learn how to assess regression model performance using various KPIs such as RMSE, MSE, R2 and adjusted R2

Perform data cleaning, feature engineering and visualization

Clock2 hours
BeginnerAnfänger
CloudKein Download erforderlich
VideoVideo auf geteiltem Bildschirm
Comment DotsEnglisch
LaptopNur Desktop

In this 1-hour long project-based course, you will learn how to predict bike sharing demand with machine learning. Bike sharing services enable people to rent a bike from one location and drop it off at another location on an as-needed basis. The objective of this guided project is to predict bike sharing rental usage based on inputs such as temperature, season, humidity, wind speed. 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.

Kompetenzen, die Sie erwerben werden

  • Python Programming
  • Machine Learning
  • Deep Learning

Schritt für Schritt lernen

In einem Video, das auf einer Hälfte Ihres Arbeitsbereichs abgespielt wird, führt Sie Ihr Dozent durch diese Schritte:

  1. Understand the Problem statement and business case

  2. Import Libraries and Datasets

  3. Perform Data Cleaning

  4. Perform Data Visualization

  5. Divide the data into training and testing

  6. Train the model

  7. Evaluate Trained Model Performance

Ablauf angeleiteter Projekte

Ihr Arbeitsbereich ist ein Cloud-Desktop direkt in Ihrem Browser, kein Download erforderlich

Ihr Dozent leitet Sie in einem Video mit geteiltem Bildschirm Schritt für Schritt an.

Häufig gestellte Fragen

Häufig gestellte Fragen

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