# 教学数据 机器学习策略优化
## kaggle上下载数据
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## 基本的数据可视化
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## 划线的等级划分
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## k-means进行数据聚类
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## 关联性分析
选择维度:
- 性别
- 是否提前测试过得课程
- 三科的成绩(需要离散化)
- 离散成单科的好坏,那么产生6个项
- 总科目的好坏
- 受教育程度
### Apriori算法
概念:
- 支持度:$support(x->y) = P(x \cap y)$
- 置信度:$confidence(x->y) = \frac_{P(x)}^{P(xy)}$
要做的工作:
1. 生成频繁项集:
这一阶段找出所有满足最小支持度的项集(具有统计学意义的组合),找出的这些项集称为频繁项集。自信度与支持度的计算涉及到多个列表的循环,极大影响频繁项集的生成时间。
2. 生成关联规则:
在上一步产生的频繁项集的基础上生成满足最小自信度的规则,产生的规则称为强规则。
两个重要推论
- 如果一个集合是频繁项集,则它的所有子集都是频繁项集。假设一个集合{A,B}是频繁项集,则它的子集{A}, {B} 都是频繁项集。
- 如果一个集合不是频繁项集,则它的所有超集都不是频繁项集。假设集合{A}不是频繁项集,则它的任何超集如{A,B},{A,B,C}必定也不是频繁项集。
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我的毕业设计,主要是基于关联算法的教学数据分析。具体涉及到原生经典的剪枝Apriori算法,CBE 二进制编码优化的.zip (47个子文件)
资料总结
CBE Apriori.py 9KB
k-means.npy 337KB
test1.py 1KB
K-meansTest.ipynb 406KB
Pipfile 217B
可视化
web.json 112KB
可视化demo.ipynb 286KB
les.json 31KB
.gitattributes 66B
doc
img_3.png 94KB
readme.md 1KB
img.png 13KB
img_1.png 89KB
img_2.png 54KB
fp_growth_py3.py 12KB
main.py 11KB
apriori算法实现.xlsx 20KB
关联规则可视化处理.ipynb 682KB
Apriori 多进程 性能测试版本.ipynb 35KB
testData 823KB
rayTest
多级.py 731B
ray.ipynb 6KB
demo.py 159B
classDemo.py 349B
rule.csv 4KB
k-meansAns.csv 50KB
Dockerfile 1KB
FP-Growth.py 7KB
graph_base.html 12KB
Apriori和其派生算法 性能测试版本.ipynb 126KB
我的优化beta版 + 多进程优化对比 (1).html 642KB
requirements.txt 1KB
genData.py 749B
Pipfile.lock 82KB
Config
__init__.py 2KB
test.ipynb 997KB
testData1 823KB
para.json 48B
testData 365KB
__pycache__
__init__.cpython-37.pyc 2KB
StudentsPerformance.csv 70KB
.gitignore 122B
train.csv 41KB
student-performance-analysis.ipynb 1.44MB
Apriori和其派生算法 教学数据正确性测试.ipynb 62KB
README.md 364B
我的优化beta版 + 多进程优化对比.ipynb 41KB
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妄北y
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