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干部:CCER和eScience合作开发跨HS课程的指标
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2021-02-18
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干部 CCER和eScience合作开发跨HS课程的指标,包括使用学生成绩单数据检测大学学术分配要求(CADR)的方法。 要求 R 3.4.4 Python 3.7.4 伦顿分析管道 要运行伦顿分析: 将settings_default.R复制到settings.R并编辑路径以指向系统上的文件。 打开一个bash窗口(在Windows上,使用git-bash)并运行以下脚本来为模型创建训练数据。 如果R和sqlite不在您的PATH中,则可能需要编辑env.sh脚本: ./run.sh
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cadrs-master.zip (47个子文件)
cadrs-master
data
cadrs
.keep 0B
preprocess.R 724B
settings_default.R 1KB
python
word2vec_pretrained_cnn_kfold.py 6KB
cnn_emb_glove.py 7KB
crstitle_cosine.py 2KB
rnn_model.py 8KB
implement_filters.py 684B
cnn_cadrs_word2vec.py 11KB
logreg_cadrs.py 3KB
nb_classifier.py 3KB
cnn_cadrs_class.py 6KB
model_weights.py 606B
cnn_grid_search_example.py 8KB
cnn_cadrs_word2vec_2conv.py 11KB
prediction_test.py 2KB
env.sh 746B
output
.keep 0B
SQL
create_enroll_2017_cohort.sql 433B
CADR_result_tables.sql 9KB
create_course_2017_cohort.sql 599B
cadr_log.sql 3KB
packrat
packrat.opts 398B
packrat.lock 11KB
init.R 8KB
requirements.txt 130B
preprocess
training_data_RSD.R 12KB
run.sh 636B
.gitignore 111B
R
student_grade_cohort.R 5KB
post_hs_preprocess.R 691B
create_cohort_files.R 3KB
training_data_setup.R 9KB
nn_output_analysis.R 2KB
course_profiles.R 2KB
cadr_training_data.R 13KB
courses_cohort_cleanup.R 5KB
crs_preprocess.R 9KB
crs_reshape.R 6KB
cadrs.Rproj 205B
README.md 612B
analyses
cnn
cnn_trainable_emb.py 5KB
xgBoost
xgBoost_class_cadr.py 4KB
README_analyses.md 930B
svm
svm_cadrs.py 5KB
cadr_flag_test.R 5KB
.Rprofile 115B
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