Knowledge Tracing -- 基于贝叶斯的学生知识点追踪（BKT）

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目前,教育领域通过引入人工智能的技术,使得在线的教学系统成为了智能教学系统(ITS),ITS不同与以往的MOOC形式的课程.ITS能够个性化的为学生制定有效的学习路径,通过根据学生的答题情况追踪学生当前的一个知识点掌握状况,从而可以做到因材施教. 在智能教学系统中,当前有使用以下三种模型对学生的知识点掌握状况进行一个追踪判断: IRT(Item response theory) 项目反应理论 BKT(Bayesin knowledge tracing) 基于贝叶斯网络的学生知…

基于贝叶斯网（Bayes Netword）图模型的应用实践初探

1. 贝叶斯网理论部分笔者在另一篇文章中对贝叶斯网的理论部分进行了总结,在本文中,我们重点关注其在具体场景里的应用. 2. 从概率预测问题说起 0x1:条件概率预测模型之困我们知道,朴素贝叶斯分类器和Logistic regression模型都是产生概率估计来代替硬性的分类.对于每个类值,它们都是估计某个实例属于这个类的概率. 实际上,大多数其他机器学习分类器都可以转化为产生这类信息的模型,例如: 通过计算叶子节点上每类的相对频率,就能从决策树中得到概率通过检验某条规则所覆盖的实例,就能从…

基于贝叶斯模型和KNN模型分别对手写体数字进行识别

首先,我们准备了0~9的训练集和测试集,这些手写体全部经过像素转换,用0,1表示,有颜色的区域为0,没有颜色的区域为1.实现代码如下: # 图片处理 # 先将所有图片转为固定宽高,比如32*,然后再进行处理 from PIL import Image as img f = open('f:/result/weixin.txt', 'a') im = img.open('f:/data/weixin.jpg') # im.save('f:/data/weixin.bmp') length = im…

基于贝叶斯优化的超参数tuning

https://arimo.com/data-science/2016/bayesian-optimization-hyperparameter-tuning/ 贝叶斯优化:使用高斯过程作为代理函数,并且通常优化提升幅度的期望Expected Improvement(新试验相对当前最好观测的提升的期望).高斯过程是一组函数的分布.高斯过程中的一个样本包括一组函数.训练高斯过程会拟合训练数据的分布,因此能产生和观测数据相近的函数.使用高斯过程,我们可以计算搜索空间中任意点的期望提升.然后将期望提升…

基于贝叶斯算法实现简单的分类（java）

参考文章:https://blog.csdn.net/qq_32690999/article/details/78737393 项目代码目录结构模拟训练的数据集核心代码 Bayes.java package IsStudent_bys; import java.util.ArrayList; import java.util.HashMap; import java.util.Map; public class Bayes { //按类别分类 //输入:训练数据(dataSet) //输出:…

Deep Knowledge Tracing (深度知识追踪)

论文:Deep Knowledge Tracing Addressing Two Problems in Deep Knowledge Tracing via Prediction-Consistent Regularization How Deep is Knowledge Tracing? tensorflow代码实现:https://github.com/jiangxinyang227/dkt 1.概述知识追踪是对学生的知识基于时间建模,以便我们能精确预测学生对于知识点的掌握…

Stanford概率图模型：第一讲有向图-贝叶斯网络

原文链接(系列):http://blog.csdn.net/yangliuy/article/details/8067261 概率图模型(Probabilistic Graphical Model)系列来自Stanford公开课Probabilistic Graphical Model中Daphne Koller 老师的讲解.(https://class.coursera.org/pgm-2012-002/class/index) 主要内容包括(转载请注明原始出处http://blog.csdn…