# StudentGradeRegression
This project is one of my homeworks in Big Data Lesson .
## 这是什么
这是我的2017大数据课的作业。老师提供一组包含学生成绩与校园卡消费记录的数据。我对数据进行预处理后,分别采用神经网络、线性回归和SVM方法对学生学习成绩进行了回归。准确率为78%。
结果表明,学生经常去图书馆自习、每天在食堂吃饭不超过16块且前3学期学习成绩达到优秀的学生,在第4学期很可能再次达到优秀。该结果只针对次数据集。
## 用到的库与工具
keras
numpy
sklearn
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温馨提示
根据提供一组包含学生成绩与校园卡消费记录的数据。我对数据进行预处理后,分别采用神经网络、线性回归和SVM方法对学生学习成绩进行了回归。准确率为87%。 结果表明,学生经常去图书馆自习、每天在食堂吃饭不超过16块且前3学期学习成绩达到优秀的学生,在第4学期很可能再次达到优秀。该结果只针对次数据集。
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python分别实现基于神经网络线性回归SVM方法预测学生成绩源码+数据集.zip (15个子文件)
code
data
consumption.txt 12.61MB
score.npy 38KB
catalog.txt 18.73MB
borrow.txt 331KB
access.txt 1.15MB
score.txt 18KB
catalog.npy 52.9MB
consumption.npy 28.83MB
borrow.npy 509KB
access.npy 1.86MB
utils
__init__.py 0B
data_convert.py 7KB
temp.py 1KB
README.md 627B
worker.py 4KB
共 15 条
- 1
资源评论
- an20002142024-06-29总算找到了想要的资源,搞定遇到的大问题,赞赞赞!
生活家小毛.
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