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机器学习2018:利用学生状态和时间行为预测未来毕业排名和分数-BiesungKam和ByungkwanChoi-Pusan国立大学

抽象性

高写学前执行依赖课程和商谈,但远不那么集中在预测程度无限提供学生上?低分毕业是临床学校的基本问题 自小数研究 产生低分大都出韩国医学许可考试论文展示策略, 藉由使用先前提供的数据访问学校, 研究未来位置和分数预测浦山国立医学院2016和2017学年度256个毕业低教的信息集合多发AI通过使用策略 标准最小复发 三次内分数集合建立 取决于他们完成 上毕业到低分、中分和高分集合程序通常循环第一年新招聘者字符信息以接受额外考试期望因学生而分解??????s状态,根据学生???瞬态行为,例如年龄、性别、血液分类、毕业学校、面积、主要兴趣、侧兴趣、严格性、饮情性、父性??s状态、安装教育成本技巧和招工可影响未来收入和分数预言未来学习排名和评分帮助观察、调查并恢复学生??s教程提高学习进度期望不单令误读知识, 并增强他们的权能, 并批评加强当前学习技术以求更多改善Albit扩展实验信息可提升考试成绩并改进补习性能可测试,AI决定低分毕业技术可闪动新时间推进学习。帮助识别微弱底层研究,这些研究可能在调查中表现欠佳在这次调查中,WEKA开源信息挖掘机破解特征预测高教组织未疏漏的雄软件工程基础学习学术展览信息索引涉及2 427次学习记录和396次学习特征预处理包含特征意义调查信息采集应用到各种分类器(Bayes、树或工作) 并获取预言内分解编程精度交叉批准10折数评估期望精度实验结果显示课程定位对预科通用学习结果有关键作用测试结果显示奈夫贝叶斯、AODE和RBFNet分类者得分最显著期望度达95.29%

传记:

比松卡姆有计算机科学学位和医学解剖完成浦山国立医学院第二博士海洋移动健康研究主管 优先生物软件服务组织自2005年起研究医学教育领域,

比松卡姆和旁关Choi

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