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摘要:
利用加权贝叶斯分类模型对北京科技大学本科生英语四级考试通过率进行预测.通过对误判数据的分析,调整贝叶斯分类器的判别条件,改进了加权贝叶斯分类模型.实验表明,改进后的模型大大提高了预测结果的准确性.此外,还引入了学生“潜力因子”的概念,为教学与学习提供了个性化的提示和有针对性的建议.
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文献信息
篇名 贝叶斯分类模型的改进及其应用
来源期刊 大学数学 学科 数学
关键词 贝叶斯分类模型 加权 阈值 成绩预测 潜力因子
年,卷(期) 2020,(2) 所属期刊栏目 数学应用
研究方向 页码范围 32-38
页数 7页 分类号 O213.9
字数 4282字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 徐尔 北京科技大学数理学院 26 62 5.0 6.0
2 骆婧娴 北京科技大学数理学院 1 0 0.0 0.0
3 王璨 北京科技大学数理学院 1 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
节点文献
贝叶斯分类模型
加权
阈值
成绩预测
潜力因子
研究起点
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
大学数学
双月刊
1672-1454
34-1221/O1
大16开
合肥市屯溪路193号
1984
chi
出版文献量(篇)
4164
总下载数(次)
14
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