當(dāng)今社會(huì),對(duì)高數(shù)量、高質(zhì)量的人才的需求越來越大。教育事業(yè)在人才的培育中有著舉足輕重的地位。以對(duì)預(yù)測(cè)學(xué)生成績(jī)的工作做出貢獻(xiàn)為目的。根據(jù)馬斯洛層次需求理論,家庭始終滿足了學(xué)生的基本需求,對(duì)學(xué)生成績(jī)有很大影響。本文通過使用多元線性回歸、支持向量機(jī)和隨機(jī)森林的模型,從家庭因素方面預(yù)測(cè)葡萄牙語(yǔ)學(xué)生的成績(jī)并構(gòu)建模型,并對(duì)三者做出比較與分析�；贐agging算法的內(nèi)部原理,我們對(duì)隨機(jī)森林模型進(jìn)行了一些改進(jìn),使模型的均方誤差減小,預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確度提高。接由此,我們得到了一個(gè)較為準(zhǔn)確的學(xué)生成績(jī)預(yù)測(cè)模型。 

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【文章目錄】：
1 前言
2 預(yù)測(cè)學(xué)生成績(jī)
    2.1 數(shù)據(jù)來源與處理和模型假設(shè)
    2.2 多元線性回歸模型
    2.3 SVM
    2.4 隨機(jī)森林算法
3 結(jié)論和前景


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]隨機(jī)森林理論淺析[J]. 董師師,黃哲學(xué).  集成技術(shù). 2013(01)

博士論文
[1]支持向量機(jī)學(xué)習(xí)算法的若干問題研究[D]. 王磊.電子科技大學(xué) 2007

碩士論文
[1]數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在學(xué)生成績(jī)分析中的應(yīng)用研究[D]. 李杰.西安石油大學(xué) 2010



本文編號(hào)：3706497