本文選題：體育訓(xùn)練 + 機(jī)器學(xué)習(xí)算法��； 參考：《現(xiàn)代電子技術(shù)》2017年17期

【摘要】：為了科學(xué)評價大學(xué)生身體素質(zhì),提出基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法的體育成績預(yù)測模型。對當(dāng)前大學(xué)生體育成績預(yù)測的研究現(xiàn)狀進(jìn)行分析,指出導(dǎo)致當(dāng)前模型預(yù)測精度低的原因,采用機(jī)器學(xué)習(xí)算法——支持向量機(jī)建立大學(xué)生體育成績預(yù)測模型,并采用粒子群算法選擇模型參數(shù),最后將該模型應(yīng)用于某大學(xué)的體育成績建模和預(yù)測中。應(yīng)用實例結(jié)果表明,機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以克服傳統(tǒng)模型的不足,使得大學(xué)體育成績預(yù)測效果得到改善,預(yù)測結(jié)果可以指導(dǎo)大學(xué)體育學(xué)科的改革。
[Abstract]:In order to scientifically evaluate college students' physical fitness, a prediction model of physical education achievement based on machine learning algorithm was proposed. Based on the analysis of the current research situation of college students' sports achievement prediction, the paper points out the reasons leading to the low precision of the current model, and adopts the machine learning algorithm-support vector machine to establish the prediction model of college students' sports achievement. Particle swarm optimization (PSO) algorithm is used to select the parameters of the model. Finally, the model is applied to the modeling and prediction of sports achievement in a university. The application examples show that the machine learning algorithm can overcome the shortcomings of the traditional model and improve the prediction effect of college physical education results. The prediction results can guide the reform of university physical education discipline.
【作者單位】： 鄭州大學(xué)西亞斯國際學(xué)院;
【分類號】：G807.4;TP181

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