Academic Writing: A Handbook for International Students

学生学业成绩等级分类 使用不同的机器学习方法可视化学生的学术数据和对学生水平进行分类 灵感 开发资料库的目的是可视化学生的学术活动和影响学生整体学习成绩的其他因素，并根据学生的学习成绩和其他相关信息对学生的水平进行分类。 用于分析的数据集是从集中收集的。 数据集文件包含480名学生的数据，包括17个属性。出于分析目的，从数据文件中选取了10个属性（包括``班级''属性）。为了将不同的机器学习方法应用于分类，将总数据集划分为400个训练集＆80测试仪。 全可视化和分析的描述可以在这里找到 数据集信息 数据集特征：多变量 实例数：480 领域：电子学习，教育，预测模型，教育数据挖掘 属性特征：整数/类别 属性数：10 相关任务：分类 缺少价值？ 不 档案格式：xAPI-Edu-Data.csv 属性 性别-学生的性别（名义：“男”或“女”） 教育阶段-受教育水平的学生所属（名义：“低

Zotero MAS元数据 MAS MetaData是插件，它使用 （MAS）向Zotero添加更多元数据。 当前，它仅将引文计数添加到项目的额外字段中。 在将来的版本中将对此进行扩展。 您需要为Microsoft学术搜索（MAS）API生成api密钥才能使用此插件。 MAS MetaData部分基于和。 安装 下载的Zotero MAS MetaData 启动Zotero并转到“ Tools -> Add-ons -> Tools for all Add-ons (wheel in the top right corner) -> Install Add-on From File选择下载的.xpi文件并重新启动 在生成api密钥 将密钥（ 密钥密钥）添加到Tools -> MASMetaData Preferences... -> MAS API Key 学术搜索API 速率限制

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Academic Writing for Graduate Students-Essential Tasks and Skills

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