論文:Deep Knowledge Tracing Addressing Two Problems in Deep Knowledge Tracing via Prediction-Consistent Regularization How Deep ...
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:
論文:Deep Knowledge Tracing Addressing Two Problems in Deep Knowledge Tracing via Prediction-Consistent Regularization How Deep ...
目錄 一、貝葉斯 什么是先驗概率、似然概率、后驗概率 公式推導 二、為什么需要朴素貝葉斯 三、朴素貝葉斯是什么 條件獨立 舉例:長肌肉 拉普拉斯平滑 半朴素貝葉斯 一、貝葉斯 ...
一、簡介 貝葉斯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,貝葉斯則是描述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 ...
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貝葉斯公式:P(B|A)=P(A|B)P(B)/P(A);即,已知P(A|B),P(A)和P(B ...
高斯貝葉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 ...
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 ...
緒論 貝葉斯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 ...
你知道貝葉斯法則。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。 貝葉斯和頻率論者 在本質上,貝葉斯意味着概率。這個具體的術語存在是因為有兩個概率方法。貝葉斯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 ...