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教育数据挖掘方法与应用-教技21
课程章节
教育数据挖掘方法与应用-教技21
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任课教师:
徐刘杰
| 适用人群:
教育技术学专业
| 建议学习周期:
16
周
课程评论:
0 分
44
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课程概述
课程目录
课程资料
课程知识
第1章 教育数据挖掘概述
第1章-教育数据挖掘方法与应用
第2章 学习分析的基本流程
第2章-基于数据挖掘的学习分析
第3章 基于数据挖掘的自适应学习服务
第3章-基于数据挖掘的自适应学习服务
第4章 基于数据挖掘的学校管理服务
第4章 基于数据挖掘的学校管理服务
第5章 基于数据挖掘的区域教育治理服务
第5章-基于数据挖掘的区域教育治理服务
第6章 数据理解与准备
6.1modeler软件介绍
6.2modeler的窗口介绍
6.3数据流管理
6.4变量说明
6.5变量的角色
6.6数据质量的评估
6.7离群值和极值的调整
6.8缺失值的调整
6.9数据质量管理
6.10数据排序
6.11数据汇总
6.12变量值的重新计算
6.13变量类别值的调整
2PISA数据的合并
第7章 教育数据的基本分析
7.1基本描述统计
7.2散点图
7.3绘制线图
7.4两分类型变量相关性的图形分析
7.5列联表相关分析
7.6均值差异检验
第8章 教育数据精简
8.1数据的离散化
8.2特征选择
8.3因子分析法
第9章 决策树
SPSS Modeler做决策树分析步骤
基于SPSS Modeler的决策树分析——C5.0算法应用
基于SPSS Modeler的决策树分析——CHAID算法
CART算法应用
第10章 人工神经网络
5-4人工神经网络
人工神经网络的应用
第11章 支持向量机
支持向量机
支持向量机SVM的SPSS Modeler操作
第12章 回归分析
Modeler进行一元线性回归分析
第13章 logistic回归
二项logistic回归分析1
二项logistic回归分析2
二项logistic回归分析3
二项logistic回归分析案例
第14章 判别分析
判别分析
第15章 贝叶斯网络
6.1贝叶斯概率和贝叶斯定理
6.2-6.3朴素贝叶斯分类器
贝叶斯网络
SPSS Modeler做贝叶斯网络分析
人工智能与贝叶斯
贝叶斯学习与未来人工智能
基于贝叶斯知识跟踪模型的在线学习评价
第16章 关联分析
关联分析
关联分析的SPSS Modeler操作
第17章 聚类分析
聚类分析