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利用机器学习算法分析和预测学生成绩是大数据技术应用之一．将启发式算法与梯度提升算法相结合，提出组合优化算法预测模型．首先，通过采......
随着数据挖掘的快速发展,利用数据挖掘进行在线学习行为数据的分析,有利于智慧校园的建设。通过教育数据挖掘进行学生在线学习行为......
随着高校信息化建设的快速发展,以校园一卡通系统为代表的信息化系统被广泛地应用到学生生活的各个方面,产生了大量的学生行为数据......
[摘 要] 基于在線学习行为预测学生成绩可以辅助教师动态掌握学情，制定差异化的教学策略，然而在混合课程中仅仅依据在线数据对学生成......
根据考试反馈数据,提出新颖的逻辑斯提克二值矩阵分解方法,来预测未来的学生考试成绩并自动对考题进行模式分类,同时设计新的算法......
“智慧校园”是校园发展的必然趋势,从分散的信息化数据中挖掘出有效信息,促进校园活动的发展,是十分重要的。学生成绩是衡量学生......
通过使用线性回归、弹性网络回归、支持向量回归机、梯度提升树4种典型的机器学习算法对教育大数据进行分析和解读,从中提取隐含的......
学生成绩预测是教育数据挖掘在教学实践中的一大重点,相比分类成绩预测的单一结果,回归成绩预测更能深化预测在教学实践中的意义。......
学生特征的提取以及学习效果预测一直是教育数据挖掘领域的热门课题。本文将结合国内高校教育现状和现有的教育数据挖掘成果,以wek......
教育数据挖掘是指开发、研究和应用计算机技术来发掘存在于大规模教育数据背后的潜在模式。本文着重梳理数据挖掘技术在学生学习成......
