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高等院校考研率是衡量高校本科教学质量的重要指标之一.基于WEKA平台对在校学生的四年科目成绩进行数据分析预测,对传统数据去噪后,再利用线性回归的数据挖掘算法进一步分类预处理,解决了高偏倚的数据样本在WEKA平台分析不准确的问题.经实验证明,该方法大大提高了学生考研录取预测的准确率.
数据挖掘技术在高校学生成绩分析中的应用与研究
【摘 要】
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高等院校考研率是衡量高校本科教学质量的重要指标之一.基于WEKA平台对在校学生的四年科目成绩进行数据分析预测,对传统数据去噪后,再利用线性回归的数据挖掘算法进一步分类
【机 构】
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安徽大学江淮学院计算机科学与电子技术系
【出 处】
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兰州文理学院学报：自然科学版
【发表日期】
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2016年3期
【基金项目】
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安徽大学江淮学院院级科研项目（2014KJ0004）, 安徽省高等学校省级自然科学研究项目（KJ2013B015）
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