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关于使用Python和Streamlit的联邦学习在高校学生成绩预测中的应用研究-python源码、项目文档、模型及数据集.zip

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简介：
本项目运用Python与Streamlit开发联邦学习系统，专注于高校学生成绩预测。内含源代码、详尽文档、训练模型和数据集，便于学术交流与实践操作。 基于联邦学习进行高校学生成绩预测研究 该项目包含Python源码、项目文档、模型文件及数据集，并使用Streamlit搭建了一个简易的可视化平台。 ### 安装依赖 ```shell pip install -r requirements.txt ``` ### 使用方法 启动应用： ```shell streamlit run main_fedrep.py ``` ### 贡献指南 欢迎提交PR。

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  • 关于使用Python和Streamlit的联邦学习在高校学生成绩预测中的应用研究-python源码、项目文档、模型及数据集.zip
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    本项目运用Python与Streamlit开发联邦学习系统，专注于高校学生成绩预测。内含源代码、详尽文档、训练模型和数据集，便于学术交流与实践操作。 基于联邦学习进行高校学生成绩预测研究 该项目包含Python源码、项目文档、模型文件及数据集，并使用Streamlit搭建了一个简易的可视化平台。 ### 安装依赖 ```shell pip install -r requirements.txt ``` ### 使用方法 启动应用： ```shell streamlit run main_fedrep.py ``` ### 贡献指南 欢迎提交PR。
     
  • 基于联邦学习的高校学生成绩预测Python源码及数据集（含Streamlit可视化平台）.zip
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    本资源包含一个基于联邦学习的高校学生学习成绩预测项目代码和数据集，并集成有Streamlit界面用于模型结果展示与分析。 【资源介绍】基于联邦学习进行高校学生成绩预测的Python源码+数据集（Streamlit搭建可视化平台）.zip 该项目是个人毕业设计项目，在答辩评审中获得了95分的好成绩，代码经过调试测试确保可以运行！欢迎下载使用，适用于初学者、进阶者。该资源主要面向计算机科学、通信工程、人工智能和自动化等相关专业的学生、教师或从业者，也可用于期末课程设计、课程大作业及毕业设计等项目。此项目具有较高的学习与借鉴价值，基础能力强的用户可以在其基础上进行修改调整以实现不同的功能。欢迎下载交流，互相学习，共同进步！
     
  • 基于Python的机器学习学生成绩预测模型
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    本研究利用Python开发机器学习模型，旨在通过学生的学习行为和历史成绩数据，预测其未来的学术表现，为教育者提供个性化教学建议。 这是一个简单的机器学习项目，旨在预测影响学生成绩的因素，并使用CSV文件中的数据进行分析。 在该项目中，我们利用了一个包含来自不同国籍、年级的学生以及举手次数、出勤率、学习时间等SOE决定因素的数据集。这些信息被用来探索哪些因素会对学生的成绩产生重要影响。为了更好地展示预测结果，项目还创建了一些视觉辅助工具，例如图表和混淆矩阵。 技术架构基于Python编程语言，并使用了多种机器学习算法实现目标。主要使用的库包括Pandas、NumPy以及Scikit-Learn等。 数据集涵盖了学生个人信息、家庭背景及学校信息等内容。在进行模型构建之前，对原始数据进行了预处理步骤，如数据清洗、特征选择和缩放操作。经过这些步骤后，可以使用多种机器学习算法来建立预测模型，例如决策树、支持向量机以及随机森林等。对于每个模型的优化，则通过交叉验证和网格搜索技术进行。 除了构建与评估各个模型之外，该项目还包含数据可视化及探索性数据分析的部分内容，以帮助更深入地理解所用的数据集及其特征分布情况。
     
  • 关于深度学习在股票价格预测与量化策略中的应用研究（含Python代码、文档及数据）.zip
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    本资源深入探讨了深度学习技术在股票市场分析中的应用，特别是针对股价预测和量化交易策略。内容包含详尽的Python编程实例、相关文档以及历史金融数据集，为研究者与实践者提供了宝贵的学习材料和实验基础。 【资源说明】1. 该资源包括项目的全部源码，下载后可以直接使用！2. 此项目适合作为计算机、数学、电子信息等相关专业的课程设计、期末大作业或毕业设计参考，可作为学习与借鉴的资料。3. 若需实现其他功能，请自行调试，并确保能理解代码并热爱钻研。 本项目基于深度学习技术对股票价格进行预测和量化策略研究，采用Python编写源码，提供项目说明文档、数据集及PPT演示文稿。具体流程如下： 首先从因子库中选取通过IR检验的50个价量因子，并对其进行去极值处理、缺失值填充、标准化以及中性化等预处理步骤；接着利用LightGBM模型对这些因子进行重要性排序，筛选出前10个最重要的因子作为后续分析的基础。然后使用BiLSTM（双向长短期记忆）网络对选出的这十个价量因子进行组合建模，并基于此构建量化投资策略，最后通过实证与回测验证该策略的有效性和市场基准指数对比。 实验数据包括： - A股市场的日线交易数据集：包含5872309条记录及11个特征字段（如股票代码、日期、开盘价等）； - 中证全指的日线数据集：含5057项样本，涵盖七个关键指标。 因子构建方面，则基于遗传规划和人工挖掘技术生成特定的算子列表，并结合基础金融信息形成复杂且具有预测价值的价格变动模型。最终构建出的BiLSTM网络结构包括一个双向循环层（100个神经元）及三层全连接层，通过引入Dropout机制防止过拟合现象的发生。 整个实验过程中使用了SGD优化器和MSE损失函数，并设置了400轮迭代周期以及每批次处理1024条记录的参数设置。这些配置确保模型能够高效地学习到大量金融数据中的潜在规律性，从而为股票市场预测提供有力支持。
     
  • 学生学习成绩预测 数据集
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    该数据集包含学生的学业表现及相关信息，旨在通过分析历史成绩、学习习惯等因素来预测未来学术成就，助力教育机构和个人优化学习策略。 学生成绩预测基于文件StudentPerformance.csv进行数据分析和模型构建。通过分析学生的学习行为、背景信息等因素来预测学生的成绩表现，以期为教育者提供有价值的参考依据，帮助改进教学方法并提升学习效果。此项目涉及数据预处理、特征工程以及机器学习算法的应用等步骤。
     
  • 去中心化联邦学习Python实例代码及文档资料包（含模型和数据）.zip
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    本资源包提供了一个全面的去中心化联邦学习Python实现案例，包括详细的代码、文档以及预训练模型和示例数据集。适合初学者快速上手研究。 【资源介绍】该资源包含项目的全部源代码，并且下载后可以直接使用！适用于计算机、数学、电子信息等相关专业的课程设计、期末作业及毕业设计项目，可作为学习参考。 本资源仅提供“参考资料”，如需添加其他功能，则需要能够理解代码并热爱钻研，自行调试。完全去中心化的联邦学习实例python源码+项目说明+模型+数据.zip ## 一、代码架构 1. configuration：包含配置文件，在配置文件中分为**横向联邦**与**纵向联邦**两种模式的设置，可独立配置和运行。 2. data：存放数据加载及处理的相关代码。 3. model：存储模型定义及相关信息。 4. train：包含训练相关代码以及一些辅助函数。 5. train/res：所有经过训练后的结果图会保存在此目录下。 6. utils：提供工具函数，方便进行各种操作和调试。 7. img：存放readme中的图片。 ## 二、代码详解 ### (一) 横向联邦 #### 1 数据集选用 使用`FashionMNIST`数据集。该数据集中包含训练图像共60,000张，测试图像为10,000张，并且涵盖了10个不同的类别。 #### 2 参与训练客户端 - 在代码中创建了n个不同client对象以模拟多个参与方（客户端的数量可在配置文件里设置）。 - 客户端之间采用**环形**连接方式，即[0->1->2->3->...->n->0]。 - 实际上，各个客户端之间的信息交换需要通过网络IO实现，在后续开发中需要注意如何减少通信成本。 #### 3 数据集获取与划分 ......
     
  • 学生学习成绩预测数据集-数据集
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    此数据集包含学生的学业相关信息，包括以往成绩、出勤率等，用于构建模型以预测学生成绩趋势，旨在帮助教育者提前干预，提升教学效果。 标题“学生成绩预测数据集”表明这是一个用于预测学生学习成绩的数据集，可能包含一系列与学生表现相关的变量。这种类型的数据集在教育领域、机器学习建模和数据分析中非常常见，旨在研究影响学业成绩的因素或开发预测模型。 核心文件通常是一个CSV格式的表格文件，“students_data.csv”，其中每一行代表一个观测实例（即一位学生的记录），而列则对应不同的特征或变量。在这个数据集中可能包含以下几类关键信息： 1. **学生基本信息**：如学号，姓名，年龄，性别等。 2. **学术背景**：包括年级、班级、学科以及过去的成绩记录等。 3. **家庭和社会背景**：例如父母的教育水平和职业，家庭经济状况等。 4. **学习行为和态度**：比如出勤率、参与课外活动的情况及自我报告的学习兴趣等。 5. **教师和教学环境**：包括班级大小、学校声誉以及教学方法等因素。 6. **目标变量**：在本例中可能是学生的最终成绩，也有可能是通过/未通过的二元结果。 分析这样的数据集通常会经历以下几个步骤： 1. **数据预处理**: 包括读取CSV文件、检查和清理缺失值及异常值。 2. **探索性数据分析（EDA）**：理解各个变量之间的关系以及可能存在的模式或关联。 3. **特征工程**：创建新的有意义的特征，如计算平均分或将分类变量转换为数值形式等。 4. **建立模型**: 选择并训练合适的预测模型来预测学生成绩。 5. **评估和优化模型性能**：通过交叉验证及其它方法提高模型准确度，并进行必要的调整。 最终的目标是利用这些分析结果，帮助教育政策制定者、教师以及家长更好地理解影响学业成绩的关键因素，从而采取更有效的措施支持学生的学术发展。
     
  • GAN攻击在联邦深度学习中的应用——基于《深度模型》论文的研究
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    本研究探讨了GAN（生成对抗网络）对联邦深度学习系统的潜在威胁，并基于《深度模型》一文进行深入分析。通过模拟实验，我们揭示了GAN攻击的具体机制及其影响，为增强系统安全提供了理论依据和实践指导。 GAN攻击联合深度学习这个仓库似乎太随意了，有些问题在“问题”部分尚未解决，我有空的时候会进行修改，请原谅我的懒惰！该项目的细节与原论文有所不同，但可以展示使用GAN捕获其他参与者数据信息的效果。此复制假定有10位客户参加培训，并且每个客户都有一类特定的数据。为了方便起见，我使用权重平均聚合方法来选择要上传或下载的部分参数。在这种情况下，每位客户的初始数据不同，这意味着他们的数据处于非独立同分布条件下，因此权重平均法似乎难以收敛。参考论文《》，我在集中式模型中应用了预热训练策略，并包含所有数据的5%，这提高了后续训练过程的准确性。 然而，在实验过程中遇到了一些细节上的疑问：例如在每个时期内生成器应生成多少图像；是否使用生成的图像进行进一步训练，或者将旧样本替换为新生成的样本；以及GAN设置中的训练集如何处理这些生成的新样本。根据我的实验结果来看，替换旧样本似乎更有效果。