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张琼;
华南理工大学理学院;
贝叶斯分类; TAN分类器; 条件概率;
机译:高考成绩和高中学历预测大学学业成绩的有效性。
机译:形成性评估中基于确定性的评分可提高学生对课程的赞赏程度,但不能提高考试成绩的总和
机译:不丹高考中的校本评估:信任的问题吗?探索外部考试成绩,基于学校的评估,详细的老师评分和学生自我评分之间的不一致
机译:物理中的多重表示:刻意的练习不会提高考试成绩
机译:也门大学生的GPA和高考成绩的差异预测效度。
机译:形成性评估中基于确定性的评分可提高学生对课程的赞赏程度但不能提高考试总成绩
机译:伊朗国家高考(Konkoor)预测医学生学业成绩的有效性
机译:基于传感器性能预测未知目标数的贝叶斯方法
机译:个人资料分数:基于计算机算法的平台,该平台基于多种因素为每个候选人生成并分配分数。其中包括:1.学校排名2.学业成绩(VCE证书)3.市场上的教育和需求类别(澳大利亚SOL)4.与行业相关的课程,证书和项目5.其他自愿性活动平台评分将是该课程的基准对候选人进行分级,从而将他们在就业市场中排名。更高的分数表明:学术成就,市场相关性和行业适应性。
机译:样本属性类别预测方法,属性类别预测程序和属性类别预测装置
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