基于Python数据分析的学业预警研究

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为了协助教师改善教学效果,提高教学质量,选取计算机应用基础课程的在线学习成绩为基础数据,经过数据获取、数据预处理、模型构建并进行数据预测等步骤,运用Logistic回归、K最近邻分类算法、分类决策树、朴素贝叶斯、梯度提升分类树、随机森林分类6种经典的机器学习算法分别构建模型,对学生期末成绩进行预测。通过对比真实结果,最后验证LogisticRegression模型最优。运用该模型可对此类课程的学生学业成绩进行预警,进而指导教学的提前重点关注和干预。
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当下小学作业设计存在目标泛化、内容单纯、层次欠缺、创新不够、批改单向等问题,解决此类问题必须重视"作业设计与管理"的意义,做实作业设计与管理的各个环节,构建"作业设计与管理"的整体推进机制,通过提高作业设计质量助推教学质量的提升。
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目前,洗煤厂选前预排矸系统仍较多采用人工手选。为解决人工手选存在的工人劳动强度大、工作环境差、矸石拣出率低、后续洗选成本高等问题,需采用高效的机械排矸设备代替人工手选。经过对国内外选煤设备使用现状的调查,以及对可用设备的技术、经济进行比较,决定采用国内近几年研发成功并推广应用的新型装备智能干选机(TDS)对人工手选进行改造。采集骆驼山洗煤厂煤样进行半工业试验,结果显示,该厂原煤经过TDS分选排矸效
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