原文:Knowledge Tracing -- 基於貝葉斯的學生知識點追蹤(BKT)

目前,教育領域通過引入人工智能的技術,使得在線的教學系統成為了智能教學系統 ITS ,ITS不同與以往的MOOC形式的課程。ITS能夠個性化的為學生制定有效的 學習路徑,通過根據學生的答題情況追蹤學生當前的一個知識點掌握狀況,從而可以做到因材施教。 在智能教學系統中,當前有使用以下三種模型對學生的知識點掌握狀況進行一個追蹤判斷: IRT Item response theory 項目反應理論 B ...

2017-07-03 17:43 1 6463 推薦指數:

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Deep Knowledge Tracing (深度知識追蹤)

論文:Deep Knowledge Tracing    Addressing Two Problems in Deep Knowledge Tracing via Prediction-Consistent Regularization    How Deep ...

Mon Oct 01 00:40:00 CST 2018 37 6205
和朴素是啥

目錄 一、 什么是先驗概率、似然概率、后驗概率 公式推導 二、為什么需要朴素 三、朴素是什么 條件獨立 舉例:長肌肉 拉普拉平滑 半朴素 一、 ...

Mon Mar 30 23:21:00 CST 2020 2 2567
算法

一、簡介 用於描述兩個條件概率之間的關系,一般,P(A|B)與P(B|A)的結果是不一樣的,則是描述P(A|B)和P(B|A)之間的特定的關系。 公式:\[P({A_{\rm{i}}}|B) = \frac{{P(B|{A_{\rm{i}}})P({A_i})}}{{\sum ...

Thu Nov 29 05:47:00 CST 2018 0 2000
算法——

簡介 學過概率理論的人都知道條件概率的公式:P(AB)=P(A)P(B|A)=P(B)P(A|B);即事件A和事件B同時發生的概率等於在發生A的條件下B發生的概率乘以A的概率。由條件概率公式推導出公式:P(B|A)=P(A|B)P(B)/P(A);即,已知P(A|B),P(A)和P(B ...

Tue Dec 11 19:44:00 CST 2018 0 2248
高斯

高斯用來處理連續數據,假設數據里每個特征項相關聯的數據是連續值並且服從高斯分布,參考這里。 概率公式:在《白話大數據與機器學習》里使用了sklearn里的GaussionNB來處理連續數據:訓練模型 clf = GaussianNB().fit(x, y)預測數據 ...

Tue Aug 16 18:32:00 CST 2016 0 1606
朴素

條件概率 •設A,B為任意兩個事件,若P(A)>0,我們稱在已知事件A發生的條件下,事件B發生的概率為條件概率,記為P(B|A),並定義 乘法公式 •如果P(A)>0 ...

Wed Jul 17 03:41:00 CST 2019 0 569
筆記

緒論 學派的最基本的觀點是:任一個未知量\(\theta\)都可看作一個隨機變量,應該用一個概率分布去描述對\(\theta\)的未知狀況。這個概率分布是在抽樣前就有的關於\(\theta\)的先驗信息的概率稱述。 似然函數屬於聯合密度函數,綜合了總體信息和樣本信息 ...

Tue Nov 19 04:23:00 CST 2019 0 337
解讀

你知道法則。機器學習與它有何相關?它可能很難掌握如何把拼圖塊放在一起——我們了解它花了一段時間。 和頻率論者 在本質上,意味着概率。這個具體的術語存在是因為有兩個概率方法。認為這是一個衡量的信念,因此,概率是主觀的,並且指向未來。 頻率論者有不同看法 ...

Thu May 25 01:20:00 CST 2017 0 1202
 
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