Chevron Left
Multiple Linear Regression with scikit-learn(으)로 돌아가기

Coursera Project Network의 Multiple Linear Regression with scikit-learn 학습자 리뷰 및 피드백

4.5
별점
344개의 평가

강좌 소개

In this 2-hour long project-based course, you will build and evaluate multiple linear regression models using Python. You will use scikit-learn to calculate the regression, while using pandas for data management and seaborn for data visualization. The data for this project consists of the very popular Advertising dataset to predict sales revenue based on advertising spending through media such as TV, radio, and newspaper. By the end of this project, you will be able to: - Build univariate and multivariate linear regression models using scikit-learn - Perform Exploratory Data Analysis (EDA) and data visualization with seaborn - Evaluate model fit and accuracy using numerical measures such as R² and RMSE - Model interaction effects in regression using basic feature engineering techniques This course runs on Coursera's hands-on project platform called Rhyme. On Rhyme, you do projects in a hands-on manner in your browser. You will get instant access to pre-configured cloud desktops containing all of the software and data you need for the project. Everything is already set up directly in your internet browser so you can just focus on learning. For this project, this means instant access to a cloud desktop with Jupyter Notebooks and Python 3.7 with all the necessary libraries pre-installed. Notes: - You will be able to access the cloud desktop 5 times. However, you will be able to access instructions videos as many times as you want. - 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....

최상위 리뷰

HP

2020년 9월 15일

This project is great. Clearly explained and well delivered. I will highly recommend to take this project. The instructor is great!

IB

2021년 2월 7일

Well paced, very informative, I felt I learnt skills that I can apply to practical problems immediately.

필터링 기준:

Multiple Linear Regression with scikit-learn의 55개 리뷰 중 1~25

교육 기관: Roland N L

2019년 11월 12일

교육 기관: Nicholas S

2021년 3월 13일

교육 기관: Mayank S

2020년 4월 29일

교육 기관: Hector P

2020년 9월 15일

교육 기관: Ibtisaam B

2021년 2월 8일

교육 기관: Zahid Y

2020년 5월 23일

교육 기관: Diego R G

2020년 3월 31일

교육 기관: Mohammed A S

2020년 5월 29일

교육 기관: mdasif r e

2020년 5월 1일

교육 기관: Ana C d A M

2020년 10월 27일

교육 기관: Hafizah A R

2020년 5월 30일

교육 기관: Agnim s

2020년 7월 16일

교육 기관: MALKAREDDY K R

2020년 5월 5일

교육 기관: Rajkumar R

2020년 10월 5일

교육 기관: Senthilvadivel S

2020년 6월 16일

교육 기관: Doss D

2020년 6월 14일

교육 기관: Gangone R

2020년 7월 4일

교육 기관: Suci K P

2020년 7월 22일

교육 기관: Nandivada P E

2020년 6월 15일

교육 기관: Carlos M C F

2020년 8월 20일

교육 기관: Anitha V

2020년 7월 10일

교육 기관: Julio T

2020년 9월 11일

교육 기관: Aniruddh M

2020년 7월 29일

교육 기관: MD Z A E 1 V C

2020년 5월 2일

교육 기관: F 1 B

2022년 9월 3일