University Admission Prediction Using Multiple Linear Regression

4.6
Sterne
142 Bewertungen
von
Coursera Project Network
5,342 bereits angemeldet
In diesem angeleitetes Projekt werden Sie:

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
IntermediateMittel
CloudKein Download erforderlich
VideoVideo auf geteiltem Bildschirm
Comment DotsEnglisch
LaptopNur 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.

Kompetenzen, die Sie erwerben werden

regression modelsDeep LearningArtificial Intelligence (AI)Machine LearningPython Programming

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

  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

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.

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