预测学生成绩

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机器学习在预测学生学业成绩中的应用:系统综述
机器学习已成为预测学生学业成绩的重要工具。对相关研究进行了系统综述,考察了机器学习模型在教育数据挖掘中的应用。我们评估了不同方法的准确性、特异性、灵敏性和召回率,并探讨了它们对改善教育系统的影响。此外,我们还讨论了当前挑战和未来的研究方向。
课程关联分类与学生成绩预测研究
针对学生质量参差不齐的问题,提出了一种基于频繁模式谱聚类的课程关联分类模型和学生成绩预测算法。利用 Apriori 和 FP-growth 算法对课程进行关联分析,为学生提供有针对性的学业指导。同时,通过谱聚类算法进行课程分类,为高校教学改革和管理决策提供依据。实验结果表明,FP-growth 算法在虚警率和漏检率方面优于 Apriori 算法。
数据挖掘技术预测学生表现比较研究
本研究比较了决策树、神经网络、朴素贝叶斯、K近邻和支持向量机等数据挖掘方法的准确率,结果表明决策树和神经网络在学生表现预测方面提供了最佳准确性。
学生成绩管理系统
本人制作的学生成绩管理系统,功能全面,欢迎使用。
学生成绩管理系统
学生成绩管理系统使用vC++语言开发,搭配ACCESS数据库和ODBC进行数据交互。
学生成绩管理系统
ACCESS 2000可用于创建学生成绩管理数据库,便于管理和跟踪学生的成绩信息。
学生成绩管理系统
利用 Delphi 构建的学生成绩管理系统。
学生成绩管理系统
学生成绩管理系统提供学生基本信息录入、成绩统计分析查询以及学生历史成绩统计分析曲线查看的功能。
学生成绩管理系统-学生信息添加
添加学生信息在学生信息表中添加一条新记录:姓名:周俊学号:11010006班级:信息一班学院:理学院性别:男入学日期:2011年月日家庭住址:河北省邢台其他信息:第一周开始上课 查询学生信息从学生信息表中查询所有记录。
学生成绩管理系统源码
本系统基于VC++开发,采用Acess数据库,有效管理学生成绩信息。