【摘 要】
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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,从中提取隐含的潜在有用的信息,经过数据分析、数据清洗、
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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,从中提取隐含的潜在有用的信息,经过数据分析、数据清洗、数据建模等步骤,研究构建了多个线性模型,计算得出各算法的有效性评价,选取最优模型对学生成绩进行全面客观的预测。预测结果,减少了教师人为主观印象的影响,更易发现学习问题并发出学业风险预警,对教学科学决策有一定的参考价值。
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