机器学习对学生学习成绩的预测-系统评价-研究论文
教育在学生的生活中起着至关重要的作用。 在您选择区域时，会为学生提供几种选择。 学生的技能，能力，家族史，教育性质是选择职业道路的关键因素，这些因素可作为分类培训系统的准备。 增量学习技术管理着过去的专业知识，以适应未来的选择和更新系统。 在我们的整个工作中，我们使用机器学习方法或识别模型来预测学生的学业成绩，并且可以应用于教育的数据挖掘中。 我们希望在我们的研究报告中预测这种预测模型测试的效果。 在这项研究中，我们还将通过考虑围绕精度，特异性，质量，频率等各种因素，探索这种机器学习如何对改善教育系统做出贡献。我还提到了许多作者使用的几种技术来对机器学习进行分类。学生的表现。
文件下载
评论信息
其他资源
- 智能小区管理系统
- IEEE33节点潮流计算
- MATLAB处理向前映射和向后映射
- 计算机图形学实验报告
- Model-Based Engineering - AADL
- 基于django的网页倒计时
- 数据治理与大数据平台设计.pptx
- LVRTE2013SP1_f6Patchstd运行引擎.zip
- ViewPager高度自适应
- Photoshop智能手机APP界面设计part.
- GBT_2659-2000_世界各国和地区名称代码.xls
- pandas 1.2.2文档
- networkx-2.5-py3-none-any.whl
- 利用AVIFILE.DLL的写AVI视频文件文件的vc++类.visual c+
- 2011、2013-2020年暨南大学822工程力学考研真题
- sqlserver2008数据库实例练习
- 决策树学习
- universal-image-loader-1.8.6-with-sources.jar
- 安卓版仓库管理系统
免责申明
【只为小站】的资源来自网友分享，仅供学习研究，请务必在下载后24小时内给予删除，不得用于其他任何用途，否则后果自负。基于互联网的特殊性，【只为小站】 无法对用户传输的作品、信息、内容的权属或合法性、合规性、真实性、科学性、完整权、有效性等进行实质审查；无论 【只为小站】 经营者是否已进行审查，用户均应自行承担因其传输的作品、信息、内容而可能或已经产生的侵权或权属纠纷等法律责任。
本站所有资源不代表本站的观点或立场，基于网友分享，根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定，若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员，zhiweidada#qq.com，请把#换成@，本站将给予最大的支持与配合，做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明
本站所有资源不代表本站的观点或立场，基于网友分享，根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定，若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员，zhiweidada#qq.com，请把#换成@，本站将给予最大的支持与配合，做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明