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  1. 合理评价学生学习状况的数学模型

  2. 本文主要根据612名学生连续四个学期的综合成绩的分析评价,来突显出这些学生的学习状况。并且我们以学期为单位,来分析评比这些学生在这四个学期中学习状况的优劣。本文采用粗糙集理论模型及稳定性分析来分别对四个学期的学生的成绩作综合的评定,另外本文还引用灰色预测模型对第五、第六学期进行预测。 文中采用的粗糙集理论分析,他有效的避免了单纯根据“绝对分数”评价学生的学习状况的不足,通过各个学期的成绩对学生四个学期的总成绩影响程度的大小,而得出四个学期学生的学习状况的差异。此外还运用数理统计的方法,对四个学
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2009-12-26
    • 文件大小:346kb
    • 提供者:sxj33013337
  1. vc源代码合集0951.rar

  2. vc源代码合集0951.rarvc源代码合集0951.rar 2012-06-12 11:54 80,235 (MSDN oct 2001)VC6 适用的最后一个版本[ISO].rar 2012-06-13 09:53 0 1.txt 2012-06-12 11:56 17,755 2011年北航计算机考研复试上机题.rar 2012-06-12 07:14 11,172,336 91算命软件.zip 2012-06-12 11:53 334,303 advanced+windows+debu
  3. 所属分类:Android

    • 发布日期:2012-06-13
    • 文件大小:190mb
    • 提供者:q123456789098
  1. excel的使用

  2. (1) 分数的输入如果直接输入“1/5”,系统会将其变为“1月5日”,解决办法是:先输入“0”,然后输入空格,再输入分数“1/5”。(2) 序列“001”的输入如果直接输入“001”,系统会自动判断001为数据1,解决办法是:首先输入“'”(西文单引号),然后输入“001”。(3) 日期的输入如果要输入“4月5日”,直接输入“4/5”,再敲回车就行了。如果要输入当前日期,按一下“Ctrl+;”键。(4) 填充条纹如果想在工作簿中加入漂亮的横条纹,可以利用对齐方式中的填充功能。先在一单元格内填入
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2012-11-25
    • 文件大小:76kb
    • 提供者:wuxianglian11
  1. 天池-student预测数据集

  2. 阿里天池比赛,关于机器学习,预测学生成绩数据,可以用来机器学习练手
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2019-06-25
    • 文件大小:10kb
    • 提供者:qq_33083551
  1. 学生成绩数据集(.csv和.mat格式)

  2. 该资源为学生成绩数据集,可用于预测学生的成绩等工作。数据集中分为7个属性, 原始数据集每列说明: GRE 成绩 (290 to 340) TOEFL 成绩(92 to 120) 学校等级 (1 to 5) 自身的意愿 (1 to 5) 推荐信的力度 (1 to 5) CGPA成绩 (6.8 to 9.92) 是否有研习经验 (0 or 1) 读硕士的意向 (0.34 to 0.97) Admission_Predict.csv:
  3. 所属分类:互联网

    • 发布日期:2020-05-12
    • 文件大小:31.19kb
    • 提供者:x_uhen
  1. LogiReg_data.txt.zip

  2. LogiReg_data.txt 逻辑回归数据集 建立逻辑回归模型预测一个学生是否被大学录取,没有详细介绍算法。 数据格式如下:第三列表示录取状态,0---未录取,1---已录取,前两列是成绩
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2019-08-16
    • 文件大小:3kb
    • 提供者:ch_li
  1. 逻辑回归.zip

  2. 机器学习中的逻辑回归实验,有一组学生高考成绩及录取情况数据集,训练一个逻辑回归模型,使之可以对一组成绩进行分类,判断这组成绩是否能被学校录取。通过两种方法(牛顿法和梯度下降法)分别优化逻辑回归模型中的theta值,并依据所得的theta值绘制决策边界,利用所得的回归模型进行预测。
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2019-07-14
    • 文件大小:3kb
    • 提供者:qq_37665301
  1. 学生考试成绩数据(用户数据挖掘与数据可视化)

  2. 该资源为学生成绩数据集,可用于预测学生的成绩等工作。数据集中分为7个属性, 原始数据集每列说明: GRE 成绩 (290 to 340) TOEFL 成绩(92 to 120) 学校等级 (1 to 5) 自身的意愿 (1 to 5) 推荐信的力度 (1 to 5) CGPA成绩 (6.8 to 9.92) 是否有研习经验 (0 or 1) 读硕士的意向 (0.34 to 0.97)
  3. 所属分类:数据库

    • 发布日期:2020-10-17
    • 文件大小:31kb
    • 提供者:weixin_44263822
  1. 机器学习入门 — 根据推导公式使用Python实现梯度下降与逻辑回归

  2. 关于梯度下降与逻辑回归,我在之前的文章中已经写过了公式推导,本文中将用python代码进行实现并做简单的实验 机器学习入门 — 梯度下降原理 机器学习入门 — 逻辑回归算法 案例概述 在这里我们将建立一个逻辑回归模型来预测一个学生是否被大学录取。此大学会根据两次考试的结果来决定每个申请人的录取机会。大学里有以前的申请人的历史数据,可以用它作为逻辑回归的训练集。对于每一个学生例子,有两个考试的申请人的分数和录取决定。为了做到这一点,我们将建立一个分类模型,根据考试成绩估计入学概率。 数据准备 im
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-21
    • 文件大小:273kb
    • 提供者:weixin_38547397
  1. 学生成绩预测,包含执行代码和训练、测试数据集

  2. 北航数据工作站个人竞赛项目
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2021-01-02
    • 文件大小:55kb
    • 提供者:Mr_Bo_
  1. 学生成绩预测 数据集-数据集

  2. 学生成绩预测 StudentPerformance.csv
  3. 所属分类:其它

  1. student_academic_performance 2020-04-04 10:24:35-数据集

  2. 美国学生入学成绩预测 students_academic_performance.csv
  3. 所属分类:其它

  1. Student Grade Prediction学生成绩预测-数据集

  2. 该数据接近了两所葡萄牙学校的中学学生的学习成绩。数据属性包括学生成绩,人口统计学,社会和学校相关特征,并通过使用学校报告和调查表进行收集。提供了两个有关两个不同学科表现的数据集:数学(mat)和葡萄牙语(por)。 student-mat.csv
  3. 所属分类:其它

  1. 学生成绩:使用数据挖掘和分类算法预测学生成绩-源码

  2. 学生表现 使用数据挖掘和分类算法来预测学生的表现。 可在以下链接上找到用于该项目的数据集: :
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-21
    • 文件大小:13kb
    • 提供者:weixin_42146888
  1. 机器学习实战:逻辑回归+梯度下降

  2. 使用梯度下降的方法进行逻辑回归实战: 问题说明: 这里将建立一个逻辑回归模型来预测一个学生是否被大学录取。 假设你是一个大学的管理员,你想根据两次考试的结果来决定每个申请人的录取机会,你有以前的申请人的历史数据。可以用历史数据作为逻辑回归的训练集。对于每一个样本,有两次考试的申请人的成绩和录取决定。建立一个分类模型,根据考试成绩估计入学概率。 数据链接: 链接:https://pan.baidu.com/s/1-pjwe1ogk30WpzN4Qg1NZA 密码:wqmt 完整代码实现如下: i
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-20
    • 文件大小:879kb
    • 提供者:weixin_38739900
  1. Draft Tue Nov 20 01:55:25 CST 2018-数据集

  2. 天池_学生成绩预测数据集
  3. 所属分类:其它

  1. 学生成绩预测数据集-数据集

  2. 暂无描述
  3. 所属分类:其它

  1. 学生成绩预测-数据集

  2. 学生成绩数据集
  3. 所属分类:其它

  1. students-academic-performance-dataset-数据集

  2. 学生成绩预测
  3. 所属分类:其它

  1. TSF-Data-Science-and-Bussiness-Analytics-Task-1-源码

  2. 这是TSF数据科学和业务分析实习生的首要任务。该代码根据使用简单线性回归模型研究的小时数和涉及两个变量(监督学习)的数据集来预测学生的学习成绩。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-21
    • 文件大小:21kb
    • 提供者:weixin_42118011