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任务一-使用监督的ML进行预测 根据编号预测学生的百分比学习时间。
sparks_task1:目标是根据学习时间预测学生的百分比
任务1 ---使用监督的机器学习进行预测 根据编号预测学生的百分比学习时间。 这是一个简单的线性回归任务,因为它仅涉及2个变量。
TSF任务 火花防护的所有给定任务已在此处显示。
SupervisedLearning-sklearn-:根据学习的小时数预测学生百分比。 使用python的sklearn库
火花基金会实习 使用监督的ML进行预测。根据编号预测学生的百分比学习时间。这是一个简单的线性回归任务,因为它仅涉及2个变量。您可以使用R,Python,SAS Enterprise Miner或任何其
任务1 声明-根据编号预测学生的百分比学习时间。 这是一个简单的线性回归任务,因为它仅涉及2个变量。 如果学生每天学习9.25个小时,则预计分数是多少?
使用Supervised-ML的预测:使用线性回归创建一个模型,该模型可以根据每天学习的小时数来预测学生的分数
因为整个项目包中包括一个python3.7的lib库,文件太大,所以需要自己将linear.py和放到PyCharm项目中,有问题可以问我
percentage-calculator-chrome:Chrome的百分比计算器插件是一款为Google Chrome浏览器设计的插件。该插件提供了快速的百分比运算功能,帮助用户在浏览网页时进行基
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