学习
实践
活动
工具
TVP
写文章

练习成绩与考试成绩的SPSS相关分析、回归预测2021.7.30

1、有一份练习成绩与考试成绩表,包含练习次数、最高分、平均分、中位数、标准差等因素,现对考试成绩的相关分析和回归预测。 8、 9、 10、来预测一下考试成绩吧。 11、自动线性建模P108 12、分析-回归-自动线性建模 13、选择目标和预测变量,选择构建选项-增强模型稳定性 14、 15、 16、模型准确性低。。。玩玩吧别太当真。 17、 18、变量重要性:练习成绩中位数最重要,其次是平均分、最高分、测试次数、标准差。和经验判断基本符合。 19、 20、预测的数据在这里 21、 22、对比一下吧 23、 24、按照这个预测方法 25、预测成绩与考试成绩对比折线图。 26、

17030

AI预测人类寿命?

他们建立了一个深度神经网络,通过输入近20万的样本信息进行运算,最终能够使预测寿命的准确率达到了90%。 而早在2017年,澳大利亚学者也发布了关于AI分析医学影像以预测个人健康状况和寿命的相关研究结果。AI在医学领域大展身手,那么在未来是否能创造更大的价值呢? 近日,一些澳大利亚科学家发明了一种有望改变整个医学界的方法,那就是使用人工智能分析医学影像,并以此预测每个人的健康状况和寿命。 通过对大量图像数据进行分析,人工智能算法就有可能提前预测慢性疾病的发生,并更进一步判断患者的整体健康状况。 ? 通过分析图像数据,算法预测了这些志愿者在5年内死亡的几率。通过与实际情况比对,这个算法预测的准确率达到了70%,这一数字与人类专家的预测成功率一样准确。 ?

56330
  • 广告
    关闭

    2022腾讯全球数字生态大会

    11月30-12月1日,邀您一起“数实创新,产业共进”!

  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    AI帮助预测大豆产量,降低预测成本

    斯坦福大学的研究人员最近开发了一种基于深度学习的系统,可以通过卫星图像预测大豆产量。 研究人员在他们的论文中指出,“在收获季节之前准确预测发展中国家的作物产量对于预防饥荒,改善粮食安全和农业的可持续发展至关重要,现有技术昂贵且难以扩展,因为它们需要收集本地的调查数据。 这个系统的独特之处在于,神经网络预测了阿根廷和巴西的作物产量,但只接受过来自美国的数据训练。 ? 研究人员表示,“我们的工作在使用深度学习技术预测阿根廷大豆作物产量方面取得了成果。 我们还通过迁移学习方法以较少量的数据预测巴西大豆收成,从而取得了令人满意的结果。” 该团队解释说,“通过使用转移学习提高数据有限地区预测性能的能力令人兴奋,因为这些地区特别受益于成本低,可靠的作物预测工具。” 研究人员将把这种方法的扩展到发展中国家的新区域。

    15110

    【机器人 AI】2015 进步成绩

    今年,自动驾驶车成为商业现实;机器人获得各种各样的新能力;有些人担忧未来超级智能AI给人们带来的生存威胁。 机器人并没有在2015年接管世界,但有时它感觉像是我们世界的前进方向。 在过去的几年里,AI领域取得了巨大的进步,这要归功于以海量数据为基础的大型复杂的“深度学习”神经网络的发展,并且这个趋势在2015年进一步得到发展。 我们详述了Facebook团队致力于研发能够分析语法并做出有意义的对话的深度学习AI。最近,Facebook展示了一个名为M个人助手,它的训练使用了人类工作者的过程来完成。 有了在AI和机器人领域如此快速的进步,一些专家担心长期后果就可以理解了。牛津大学哲学家Nick Bostrom写了一本书描述了这种担忧,其中提供了很多涉及人工“超级智能”的令人烦恼的假设场景。 想要看到更多的观点,那没有什么比向一位人工智能之父Marvin Minsky询问更好的了,在一次视频采访中,Minsky讲出了他对AI历史的看法,和一些该领域仍需要完成的目标。

    39380

    用python根据考生成绩对学生预测是否被高校录取

    每个学生都有一组唯一的考试分数,成绩和背景数据。录取委员会根据这个数据决定是否接受这些申请者。在这种情况下一个二元分类算法可用于接受或拒绝申请,逻辑回归是个不错的方法。 数据集admissions.csv包含了1000个申请者的信息,特征如下: gre -(入学考试成绩) gpa - (累积平均绩点) admit - 适合被录取 0或1 Use Linear 这是通过线性回归模型预测的admit的值,发现admit_prediction 取值范围较大,有负值,不是我们想要的。 与线性模型一样,我们想要找到最优的βi的值使得预测值与真实值之间的误差最小。通常用来最小化误差的方法是最大似然法和梯度下降法。 看到最后的gre和预测值的关系发现,当gre越大时,被接受的概率越大,这是符合实际情况的。

    1.8K50

    精品教学案例 | 利用分类模型预测学生成绩等级

    基于真实的学生信息和行为特征数据,解决学生成绩预测问题。 加深学生对常用分类模型的理解。具体地,提高K-近邻、逻辑回归、朴素贝叶斯和支持向量机等算法基本原理的认识。 提高动手实践能力。 最后学生依据其总成绩被分为三类: 低:0-69、中:70-89、高:90-100。我们的任务是根据收集的数据预测学生的成绩等级。 在第二学期,成绩中等的学生人数保持不变,但是成绩差的学生人数较少,而成绩好的学生人数较多。 从上表看到,K-近邻模型的预测效果较另外三种模型要好。 至此,我们通过探索性数据分析、数据预处理、模型选择和参数调优,最终建立了决策树模型来预测学生的成绩等级。

    1.4K41

    视频 | 如何用 AI 预测股价?

    我们能用机器学习准确地预测股价吗? 一种普遍的说法是股价是完全随机和不可预测的——让一只猴子蒙住眼睛在报纸的金融版面用飞镖选出来的投资组合,也能和投资专家精心选择的一样好。 现在,有了像Tensorflow这样的开源系统,任何人都可以建立起强大的预测模型,这些模型都经过了大量的数据集的训练。 ,而是为整个输入序列输出一个预测向量。 Step 3 训练模型 我们会用拟合函数来训练我们的模型,然后可以用它来测试,看看在接下来的50步中,图上的几个点上的预测值多少。 Step 4 画预测图 用MapPlot Live把预测图画出来。 总结 对于很多股价波动,特别是那些大的波动,我们的模型预测情况看起来和实际数据还是相当一致的。

    50550

    使用 Serverless 进行 AI 预测推理

    使用 Serverless 进行 AI 预测推理 概览 在 AI 项目中,通常大家关注的都是怎么进行训练、怎么调优模型、怎么来达到满意的识别率。 对于 AI 项目来说,落地到实际项目中,就是将训练的模型,投入到生产环境中,使用生成环境的数据,根据模型进行推理预测,满足业务需求。 而常规的部署方案,通常都是将模型部署到一台独立设备上,对外以 API 接口的形式提供服务,业务模块或前端 APP 等所需预测推理能力的位置,通过调用 API,传递原始数据,由 AI 推理服务完成预测推理后 这个过程,通常称为 AI Serving。 对于最常用的 AI 训练和机器学习的工具 TensorFlow 来说,它本身也提供了 AI serving 工具 TensorFlow Serving。 可以看到,在获取到 TensorFlow 训练出的模型后,可以通过简单的函数包装,立即开始对外提供预测推理服务,而无需准备服务器,配置 web server 等繁琐配置准备操作。

    7K643

    大数据算法或成预测成绩新方式

    美国高校正在尝试一种新的成绩预测方式,125所学校正悄然采取此项措施,试图利用算法和学生平时表现预测学生成绩。 比如乔治亚州立大学的数据显示用学生第一门专业课的成绩可以预测他们是否能够毕业。以政治学专业为例,在第一门专业课中拿到A或者B的学生,他们中有85%将会取得学位。 据协助佐治亚州立大学及其它院校进行成绩预测项目的美国教育咨询委员会统计,在超过4000多有资格颁发学位的高等教育机构中,仅有125所正在这样使用数据。 专家指出更多的大学会推行成绩预测项目,因为这个项目不仅可以为学生提供支持,还提高教育的底线。 这笔钱是学校花在学生成绩数据分析的开支的五倍左右。 根据曾在去年学校启动学生成绩预测系统的时候担任教务长的John Nicklow指出,南伊利诺伊大学的返校率则增长了8.3%,至68%。

    66590

    【题解】 成绩

    [NOIP2017 普及组] 成绩 题目背景 NOIP2017 普及组 T1 题目描述 牛牛最近学习了 C++ 入门课程,这门课程的总成绩计算方法是: 总成绩=作业成绩 \times 20%+小测成绩小测成绩小测成绩 ×30%+期末考试成绩期末考试成绩期末考试成绩 \times 50% 牛牛想知道,这门课程自己最终能得到多少分。 输入格式 三个非负整数 A,B,CA,B,CA,B,C,分别表示牛牛的作业成绩、小测成绩和期末考试成绩。相邻两个数之间用一个空格隔开,三项成绩满分都是 100100100 分。 输入输出样例 2 说明 牛牛的作业成绩是 606060 分,小测成绩是 909090 分,期末考试成绩是 808080 分,总成绩是 60×20%+90×30%+80×50%=12+27+40=7960 根据题面信息:总成绩=作业成绩 \times 20%+小测成绩小测成绩小测成绩×30%+期末考试成绩期末考试成绩期末考试成绩 \times 50% 。 C++中不存在百分号,需将其转换成小写的形式。

    8420

    成绩转换

    成绩转换 描述 输入一个百分制的成绩M,将其转换成对应的等级,具体转换规则如下: 90~100为A; 80~89为B; 70~79为C; 60~69为D; 0~59为E; 输入第一行是一个整数N,表示测试数据的组数

    32310

    比章鱼保罗还准 预测 AI 之欧洲杯预测

    在过去9场比赛中,基于腾讯内部搜索平台部研发的数据AI产品:腾讯奇点-足球预测连战连捷。 一、可与章鱼媲美的预测结果 截止6月13日凌晨的9场比赛,我们的预测结果如下: 胜负预测 ? 比分预测 ? 具体每场预测情况如下: 第1场:2016-06-11 法国VS罗马利亚 (胜负预测准确,比分top3准确) 胜负预测:法国49%概率胜>罗马利亚21%胜,平局概率仅29%; 比分预测:top3可能比分为 在这大数据的时代,我们可以通过挖掘足球比赛的相关信息,结合AI模型,对足球比赛进行预测。 备注:以上如69代表预测为胜利,实际也为胜,预测正确。 Ø 比分赔率相对较高(至少为4.0或5.0+),结果可能性多,获利空间大 基于我们的AI预测平台,我们对现在的欧洲杯、已结束的英超联赛进行了实际的投注测试 3.1 欧洲杯小组赛部分投注结果 ?

    1.3K120

    AI攻占实时天气预测?谷歌命名MetNet,实力吊打物理预测模型!

    此网络模型专门用于降水预报,可以预测未来8小时内高精度降水概率分布地图,分辨率1千米,时间步长2分钟;预测结果超越目前最好的基于物理模型的数值算法 (High Precision Rapid Refresh-HRRR 整个天气预测模型可以简化为上面这个公式,给定输入,用训练后的θ,可以得到一个条件概率。θ的训练由反向传播求得,即最小化实际值与预测值之间的差额。 由于大气的随机性,未来天气状况的不确定性随着预测时间的延长而增加。MetNet 是一个概率模型,随着预测时间的延长,预测的不确定性在可视化中表现为预测的日益平滑。 相反,HRRR 并不直接进行概率预测,而是会对未来的降水情况进行单一的预测。下图比较了 MetNet 模型和 HRRR 模型的输出。 ? 注意,虽然 HRRR 模型预测的结构似乎更接近于基本事实,但预测的结构可能严重错误。 与MetNet模型相比,HRRR 物理模型的预测更清晰、更结构化。

    41930

    AI找Bug,一键快速预测

    今天营长要给大家介绍一款可以帮助大家快速预测、分析 bug 原因的工具:code-with-ai。操作非常简单,只要两步就可以给出可能存在的错误及其可能性。 工具地址: https://code-with-ai.app.render.com ? 比如,用 Python 最简单的 print 语句试验,如果我要输出 AI科技大本营,正确的语句为 print("AI科技大本营");随意更改语句中的 () 或 "",制造一些错误,来看看 code-with-ai print("AI科技大本营") #英文括号改成中文括号 ? 看了以上三个简单的试错,对 code-with-ai 的原理和功能大家应该有了基础的了解,通过给出的预测,可以在相应位置先从概率较高的问题类型开始检查。

    36710

    扫码关注腾讯云开发者

    领取腾讯云代金券