ETF.com网站数据挖掘项目

问题摘要：学生无法根据他们在课程中的表现以及与课程的在线学习环境(moodle)的互动来预测他们的最终成绩。目的：研究数据挖掘技术，对Moodle上的数据实施最适用的模型，对学生的成绩进行预测。任务包括：研究不同的数据挖掘技术，审查在类似领域实施的模型，查看在所述问题的领域中实现的其他模型。确定最适用于对Moodle格式的数据进行预测的技术，在给定的上下文中设计独特的数据预测模型，比较和评估所选模型与现有数据模型的准确性，展示研究结果，可视化结果。

个人网站设计毕业项目是高等教育阶段，计算机专业或相关专业学生的实践性学习任务，目的在于培养学生设计、开发和管理个人网站的能力。项目包含需求分析、页面设计、功能实现、网站测试及最终的论文撰写和答辩。个人网站设计主要包括首页、日记、相册、音乐和留言板功能，使用ASP结合IIS服务器和Access数据库技术框架。设计过程涉及需求分析、素材设计、页面设计、详细设计、网站开发、调试和优化阶段，最终进行论文撰写和答辩PPT制作。

商户在特定日期如“黑色星期五”和“双十一”等促销活动中可能会吸引一些一次性购物的新买家，商家需要识别谁可以转化为重复购买者以减轻促销对未来销售的影响。数据文件说明如下： 字段名称 | 定义---|---|---user_id | 用户唯一 ID年龄范围 | 用户年龄范围：50 时为 7 和 8；0 和 NULL（未知）性别 | 用户性别：女性 0，男性 1，NULL（未知）商户编号 | 商家唯一 ID标签 | 取值 {0, 1, -1, NULL}，1 表示用户是商家的重复购买者，0 表示相反，-1 表示用户是潜在重复购买者

数据挖掘项目 作者： Philippe CHARRAT 和 Clément CORNU 目标： 使用 Python 创建推荐系统（开发中）

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Aztech 数据挖掘项目的最终成果。

汇集数据挖掘领域专业人士的精选项目，展示数据挖掘实践应用与创新。

将训练文件“AP_train.txt”和测试文件“AP_test_par.txt”添加到数据目录。 运行命令“./MineDataSet.sh”。

图像导入和缩放：导入数据集，调整图像大小，归一化像素值。 模型构建：部署 EfficientNetB7 模型，记录模型信息。 相似度向量数据集：创建特征向量数据集，通过神经网络处理每个图像。 相似性度量：计算 Jaccard 和余弦相似度，搜索最佳匹配。 可选项：微调模型，裁剪图像。