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在KDD2015年，对慕课课程的辍学率进行预测竞赛。

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简介：
KDD2015竞赛的代码库已全部公开，旨在预测学生的辍学风险。通过采用先进的算法，模型在这一预测任务中取得了令人瞩目的成果，准确率接近95%。

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  • KDD 2015年慕课辍学率预测竞赛
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    简介：KDD 2015年慕课辍学率预测竞赛是一场数据挖掘与知识发现大会（KDD）举办的赛事，参赛者通过分析大规模在线开放课程的数据来预测学生的辍学概率。 KDD 2015年竞赛的代码已经全部公开，用于预测慕课辍学率，准确率达到接近95%。
     
  • 预测学生辍学风险：识别潜在辍学者的研究项目
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    本研究旨在通过数据分析识别影响学生辍学的关键因素，并建立模型以提前预测和干预潜在辍学者，助力教育公平与质量提升。 该项目的目标是预测有辍学风险的学生。从包含1000名学生前两个学期数据的文件开始，需要将这些数据集成到一个单独的文件中以进行后续分析。最终的数据集应分为三组：第一组包括100名学生的测试数据；第二组包括200名学生的评估模型所需的数据；第三组则包含700名学生用于训练模型的数据。 由于没有标记的学生，需要先对这些数据进行描述性分析，并通过k-means聚类算法将未标记的数据分类。接着使用人工神经网络来建立预测辍学风险的模型。在完成建模后，利用100名学生的测试集验证其有效性，以识别哪些学生有较高的辍学可能性。 为了进一步优化资源分配和减少辍学率，项目还会应用遗传算法调整大学提供的支持措施，并为高危群体的学生提供必要的帮助与机会。在这个过程中会进行变量选择及特征工程处理，例如性别（男性或女性用0或1表示）以及入学成绩（包括 admision.letras 和 admision.numeros 两个分数指标）。
     
  • 高等数学叔的数学建模竞赛课程课件.zip
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    《高等数学叔的数学建模竞赛课程课件》是一份由资深数学教师编写的教学资料集，旨在帮助学生掌握数学建模技巧和方法，适用于参加各类数学建模竞赛的学习者。 高数叔数学建模竞赛课程课件.zip
     
  • Kaggle点击率预测：Avazu竞赛的机器学习方法...
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    本文探讨了在Avazu Kaggle竞赛中采用的各种机器学习技术与模型，专注于提高广告点击率预测的准确性。通过分析和实验，文章总结了几种有效的方法，并提供了对未来研究方向的建议。 Kaggle-点击率预测Avazu的机器学习代码比赛页面：关于这个竞赛的内容可以简述为与Avazu公司的点击率预测相关，参赛者需要使用机器学习技术来完成挑战。需要注意的是原文中没有包含具体链接、联系方式等信息，在重写时也未添加此类内容。
     
  • 2013年吉林大学信息学竞赛冬令营课程材料
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    该资料为2013年由吉林大学组织的信息学竞赛冬令营所使用的教学材料，涵盖编程基础、算法设计及数据结构等内容，适合对信息学奥赛感兴趣的高中生学习参考。 《2013吉林大学信息学竞赛冬令营课程资料》是一份非常宝贵的教育资源，旨在提升参赛者的信息技术能力和问题解决技巧。这份资源包含了丰富的课程内容，涵盖了算法设计、数据结构、计算机编程等多个核心领域，对于准备参加全国青少年信息学奥林匹克竞赛（NOIP）的学生来说具有极高的参考价值。 NOIP是一项选拔和培养在信息科学方面有卓越能力的青少年的重要比赛，主要考察选手对算法的理解与实现能力、逻辑思维以及编程技能。2013年吉林大学的信息学竞赛冬令营为参与者提供了由专家精心编排的课程内容，这些课程不仅能帮助他们巩固基础知识，还能提升他们在实际比赛中所需的竞争力。 该资料中的PPT作为教学辅助工具，通常包含清晰的图表、示例代码和讲解内容，有助于学员直观理解和记忆复杂的概念。可能涉及的主题包括： 1. **算法基础**：涵盖排序（如冒泡排序、选择排序、插入排序等）、搜索（二分查找、深度优先搜索、广度优先搜索）以及动态规划等内容。 2. **数据结构**：介绍链表、栈、队列和树（例如二叉树、平衡树及堆），还有图的基本概念，及其在实际问题中的应用。 3. **编程语言基础**：可能包括C++或Python等主流编程语言的基础语法、输入输出操作方法以及函数定义与调用等内容。 4. **解题策略指导**：如何分析题目、制定解决方案计划、编写伪代码，并进行调试和优化。 5. **模拟竞赛环境训练**：通过创建比赛情境，提高参赛者的心理素质及时间管理能力。 6. **历年真题解析**：详细解答过去NOIP中的典型问题，帮助学生熟悉考试模式与解题思路。 7. **实战练习题目**：提供一些实际操作的练习题目以增强解决问题的能力。 8. **竞赛规则介绍**：使参赛者了解比赛的具体规定、评分标准及流程安排，为正式比赛做好准备。 通过这份《2013冬令营课程资料》，学习者可以全面复习并掌握参加信息学竞赛所需的知识和技能，并且能够锻炼独立思考与团队合作的能力。对于所有对信息科学感兴趣的人来说，这是一份非常宝贵的资源。
     
  • 小学生C++趣味编程入门课程 少儿C++信息学奥赛竞赛网课
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    本课程专为小学生设计，通过趣味教学方式引入C++编程基础，助力学生掌握编程技能，为参加少儿信息学奥赛打下坚实基础。 这是一套专为小学生设计的C++编程入门视频教程。以程序为中心，适度弱化语法知识，重点培养算法思维能力，并通过流程图帮助学生清晰地理解思路，激发学习兴趣，同时培养计算思维。 适用人群：小学四年级及以上的学生和初学C++编程的人士 本课程根据小学生的认知发展特点进行设计，内容浅显易懂。通过编程方式解决小学生日常生活和学习中遇到的实际问题，能够有效激发孩子们对编程的兴趣。完成本课程的学习后，学生将能编写简单的代码，并用程序解决问题；同时也能理解一般的C++代码，并学会运用编程方法思考并解决实际问题。 此教程共包含83节课时，每节十几分钟的视频教学内容都配有实例和课后的练习题，在每次新授课之前老师都会对上一堂课布置的家庭作业进行详细的讲解。购买本课程后还将额外赠送配套的教学文档以及源代码资料，并有机会加入学习交流群获得老师的在线答疑支持。
     
  • 阿里音乐流行趋势预测竞赛程序
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    简介：该竞赛聚焦于利用算法与大数据分析预测流行音乐趋势，由阿里音乐主办，旨在挖掘和培养优秀的数据科学人才。参赛者需开发出能够准确预测音乐市场走向的程序模型。 在天池大赛中获得第六名的成绩。这个赛题不是典型的分类或聚类问题，而是一个时间序列问题。这类问题的核心在于识别周期性和趋势。为了实现这一目标，可以尝试使用统计学中的典型时间序列模型，如STL分解和ARIMA等方法。这些模型的优点是操作简便，但缺点是像一个黑盒模型，不太便于添加更多特征。
     
  • 大连理工大学优化方法课程的中国大学慕课测验与作业
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    本课程为大连理工大学提供的在线优化方法学习资源，旨在通过中国大学MOOC平台帮助学生掌握优化理论及应用技能，并进行相应的测验和作业练习。 2022年优化方法慕课测验与作业涵盖第一章到第四章内容，包括电子版、手写版以及个人笔记解析版。 第二章测验节选： 1. 问题：下列哪一项线性规划是标准形式？ 问题：自由变量的处理方式常用的有几种？ 2. 使用二阶段法求解辅助问题时，若得到最优基本可行解，则该解即为原问题的一个解。 第二章作业节选： 1. 将下面线性规划问题化为标准形式。 2. (1) 求上述线性规划问题的一个基本解、一个可行解和一个基本可行解（要求这三个解互不相同）； (2) 进行一次基本可行解的转换。 3. 用单纯形法求解如下的线性规划问题。 4. 使用对偶单纯形法求解如下线性规划问题。
     
  • 2018年光伏发电预测竞赛资料.zip
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    该文件包含关于2018年光伏发电预测竞赛的相关资料和数据集，旨在促进对太阳能发电量预测的研究与应用。 2018年光伏发电预测比赛吸引了众多参赛者关注，并且比赛中使用了各种先进的技术方法来提高光伏发电的准确预测能力。
     
  • 杭电ACM竞赛队课程讲义
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    《杭电ACM竞赛队课程讲义》是杭州电子科技大学ACM竞赛团队内部使用的学习资料，涵盖算法设计与实现、数据结构优化及竞赛策略等多方面内容。适合编程爱好者和参赛选手参考学习。 杭电ACM竞赛队的上课课件是ACM选手入门的重要资源，在刘教主的指导下，通过这些课程材料可以逐步成长为一名高手。