开发工具:
文件大小: 11kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-03-07
详细说明：CS230：Duolingo SLAM共享任务
开发了深度学习模型，可根据他们过去的学习数据预测学生的学习表现。
基线模型和评估脚本从Duolingo的2018年第二语言习得建模共享任务（SLAM）的存档中提供。 该模型是L2规范化logistic回归，并使用按频率加权的SGD进行训练。
设置
该基准模型是用Python编写的。 它依赖于future库与Python 2和3的兼容性，在许多机器上可以通过在控制台中执行pip install future获得。
为了运行任何模型并评估您的预测，请执行以下操作：
下载文件的内容并将其解压缩到本地目录。
例如，要训练基线模型：
打开一个控制台，并cd进入存储baseline.py的目录中
执行：
python baseline.py --train path/to/train/data.train
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
下载文件列表
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