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Automating Cognitive Model Improvement by A{sup}* Search and Logistic Regression

机译:通过{sup} *搜索和逻辑回归自动化认知模型改进

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摘要

A good cognitive model is important to the effectiveness to an intelligent tutor. In this paper we present a method of combining the A{sup}* search algorithm and logistic regression to automate the improvement of a cognitive model by 1) automatically generating different models by mutating learning factors in a base model 2) integrating logistical regression to evaluate different models 3)selecting the best model through a depth-first search algorithm.
机译:一个良好的认知模型对对智能导师的有效性非常重要。在本文中,我们介绍了一种组合A {SUP} *搜索算法和逻辑回归来自动化认知模型的改进,通过突变基础模型2中的学习因子来自动生成不同模型的方法2)集成后勤回归评估不同的模型3)通过深度第一搜索算法选择最佳模型。

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