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Breast Cancer Prediction Using Machine Learning

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Ce projet guidé n'est pas disponible en Français (France)

Nous sommes actuellement en train de le traduire dans plus de langues.
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Breast Cancer Prediction Using Machine Learning

Priya Jha

Instructeur : Priya Jha

2 483 déjà inscrits

Inclus avec Coursera Plus

Apprendre, pratiquer et appliquer des compétences professionnelles grâce à des conseils d’experts
4.6

(35 avis)

niveau Intermédiaire
Certaines connaissances prérequises
2 hours
Apprenez à votre propre rythme
Un apprentissage pratique
Apprendre, pratiquer et appliquer des compétences professionnelles grâce à des conseils d’experts
4.6

(35 avis)

niveau Intermédiaire
Certaines connaissances prérequises
2 hours
Apprenez à votre propre rythme
Un apprentissage pratique

Ce que vous apprendrez

  • Learn to Build Logistic Regression Classifier to Classify Cancer as Malignant or Benign

  • Learn to download dataset directly from Kaggle using Kaggle API

  • Learn to work with Google Colab in Cloud

Compétences que vous pratiquerez

  • Catégorie : Python Programming
  • Catégorie : Cancer prediction
  • Catégorie : Machine Learning
  • Catégorie : Data Mining

Détails à connaître

Certificat partageable

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Enseigné en Anglais
Aucun téléchargement ou installation requis(e)

Disponible uniquement sur ordinateur

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

Emplacement réservé

Apprendre, pratiquer et appliquer des compétences prêtes à l'emploi en moins de 2 heures

  • Bénéficiez d’une formation par des experts du secteur
  • Gagnez en expérience pratique en effectuant des tâches professionnelles du monde réel
  • Renforcez votre confiance en utilisant les outils et technologies les plus récents
Emplacement réservé

À propos de ce Projet Guidé

Apprendrez étape par étape

Votre enseignant(e) vous guidera étape par étape, grâce à une vidéo en écran partagé sur votre espace de travail :

  1. Introduction and Import Libraries

  2. Download dataset directly from Kaggle

  3. Load & Explore the Dataset

  4. Perform LabelEncoding

  5. Split the data into Independent and Dependent sets and perform Feature Scaling

  6. Building Logistic Regression Classifier

  7. Evaluate the performance of the model

4 images de projet

Instructeur

Priya Jha
Coursera Project Network
16 Cours48 292 apprenants

Offert par

Méthode d’apprentissage

  • Apprentissage pratique basé sur les compétences

    Mettez en pratique de nouvelles compétences en effectuant des tâches professionnelles.

  • Conseils d’experts

    Suivez les vidéos pré-enregistrées d’experts à l’aide d’une interface unique, divisée en deux.

  • Aucun téléchargement ou installation requis(e)

    Accédez aux outils et aux ressources dont vous avez besoin dans un espace de travail cloud préconfiguré.

  • Disponible uniquement sur ordinateur de bureau

    Ce Projet Guidé est conçu pour les ordinateurs portables ou de bureau disposant d’une connexion internet fiable, et non pour les appareils mobiles.

Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?

Felipe M.
Étudiant(e) depuis 2018
’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
Jennifer J.
Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
Larry W.
Étudiant(e) depuis 2021
’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’
Chaitanya A.
’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’

Avis des étudiants

Affichage de 3 sur 35

4.6

35 avis

  • 5 stars

    68,57 %

  • 4 stars

    25,71 %

  • 3 stars

    2,85 %

  • 2 stars

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  • 1 star

    2,85 %

YN
4

Révisé le 27 juil. 2021

SS
4

Révisé le 21 août 2023

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Emplacement réservé

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