平时训练总结

最新推荐文章于 2022-07-10 00:45:16 发布

原创最新推荐文章于 2022-07-10 00:45:16 发布 · 144 阅读

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本周主要训练线性数，做了vj的前几题都属于模板题，emm理解这个参考一位大佬“
https://www.cnblogs.com/TheRoadToTheGold/p/6254255.html

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计算机操作技能训练心得,计算机基础技能训练报告心得3篇

weixin_42110469的博客

07-20

969

计算机，即电脑，随着科学技术的发展，不断进行着更新发展。伴随着计算机走入人类生活，它已成为人们日常生活必不可少的一部分，甚至成为当下许多人工作生活依赖的工具，下面是学习啦为大家准备的计算机基础技能训练报告心得，希望大家喜欢!计算机基础技能训练报告心得范文1短短三天的计算机实训结束了，通过这三天的实训，我学到了很多的知识，我深深体会到计算机办公的神奇和奥妙;也掌握了许多的计算机办公技能。老师布置了一...

【LLM技术总结】DeepSeek训练篇

qq_43840665的博客

02-17

4037

系列综述：💞目的：本系列是个人整理为了学习的，整理期间苛求每个知识点，平衡理解简易度与深入程度。🥰来源：材料主要源于进行的，每个知识点的修正和深入主要参考各平台大佬的文章，其中也可能含有少量的个人实验自证。🤭结语：如果有帮到你的地方，就和！！🌈!!!

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计算机工程训练心得,计算机专业实训心得

weixin_42350864的博客

07-10

794

作为计算机专业的学生，我们应该要珍惜实训的机会，通过实训的锻炼，提升我们的综合素质，这对我们的成长是很有帮助的。以下是由出国留学网小编为大家整理的“2020计算机实训心得体会”，仅供参考，欢迎大家阅读。2020计算机实训心得体会(一)经过短短一星期的计算机实训，我深深体会到电脑的神奇和奥妙；也意识到自己在计算机上还有许多不足。现在我们已步入大学，经过半年的在校学习，对电脑还只是初步的认识和理解，但...

训练总结

C_Dreamy的博客

03-28

130

https://baichuan.blog.youkuaiyun.com/article/details/115085917

20200714训练总结

weixin_46434074的博客

07-14

131

今天训练的题目之前基本都做过，但是就像费老师说的，即使有些题做过，依然忘掉了思路，就平时整理完博客就往那一放，不知道猴年马月才会翻出来看。这次涨经验了，还是得时常看看那些做过的题，重新找找思路，多看上几遍，题目自然而然就印到脑子里去了，再见到同类型的题就比较容易出思路了。今天出了四个题，单看结果还行，但是都是做过的题，只出了四个就非常不应该了。今天看到有同学AK了，真是非常羡慕，以他们为榜样继续加油吧。 ...

2015暑假训练总结

待成熟的葡萄

08-20

1914

长长哒2015暑假训练总结

2019年暑假训练总结

邵光亮的博客

09-03

851

暑假的集训已经过去了，这一个暑假经历了一个多月的集训可以说是收获颇多，我只在家里待了四天就回来了。从8月22号正式开始集训，一直到9月1号，现在还剩四场网络赛没有打。说在集训期间很轻松都是假的，每天上午、下午、晚上坐在电脑前，一敲就是几小时，对颈椎也是不好的，但是，大部分人还是坚持了下来，为的，就是更好的学好算法和数据结构，是我们心中对代码的热爱，让我们坚持了下来。这其中吃得苦，...

ACM暑假训练感想总结及开学后对ACM学习的规划

wcxyky的博客

09-01

569

ACM暑假训练感想总结及开学后对ACM学习的规划这个暑假仔细想想，就是学习了第一章的基本算法，一些递推递归，前缀和与差分，二分法，各种常用排序法，倍增，贪心的思想都会在各种题目中出现，是做很多题的都会用到的思想即题目解决所包含的一种知识点吧。还有第二章的基本数据结构以及第四章的数据结构进阶两章，数据结构是我所负责的专项，所以对于涉及到这一块的知识一定要真正地弄明白，弄...

一个博士生接受怎样的训练是完整、全面的科研训练？

qq_41854911的博客

07-10

5649

我粗算了一下对机器学习（偏理论和方法论不偏工程）大概30个技能点吧（可能增加）每个点我分成高中初三个级别即总共90分为了方便理解默认本科毕业送基础分10分凑到100分以我自己为例我入学博士的时候是英国本科大致上7+10=17分博一（21分）：上数学系博士课和机器学习的入门课并多次参加kaggle 第一次使用tensorflow但不会读paper 更不会写找了几个做ML的老师结果都被拒了试着了解了几个女生但没遇到合适的博二上（31分）：刚开学遇到了我现在的导师开始了第一个线性模型项目

化学综合能力重在平时训练.doc

09-21

本文旨在探讨如何通过平时的训练来提高高中生的化学综合能力。 **夯实理科基础知识和基本技能** 化学知识繁多且具有一定的复杂性，学生在学习过程中必须扎实掌握基本概念和理论，这包括但不限于物质的分类、物质的...

大学生军训拓展训练心得体会.doc

10-18

【大学生军训拓展训练心得体会】大学生军训，作为大学生活的必经阶段，不仅是对体质的锻炼，更是一次精神的洗礼和人格的塑造。这次军训拓展训练，不仅让我体验到了军人的严明纪律和坚韧精神，也让我对集体主义、...

幼儿园老师幼儿训练心得体会三篇_1.docx

03-03

### 幼儿园教师幼儿训练心得体会综合分析 #### 一、幼儿教育的重要性及教师角色定位幼儿园阶段是个体成长过程中非常关键的一个时期。这一阶段的孩子处于认知能力初步发展的阶段，他们具有强烈的好奇心和探索欲望...

班主任家访训练心得精选___5篇2021.docx

10-08

根据给定文件的信息，本文将围绕“班主任家访训练心得”这一主题展开，重点解析家访在班主任工作中的重要作用，并结合实例阐述家访的具体意义。 ### 家访的意义 #### 1. 增进相互理解和信任家访不仅是教师对学生...

mmexport1755325166750.mp4

08-16

mmexport1755325166750.mp4

08-16

08-16

1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。

### 生物质炉具现场测试污染物排放特征及减排效果评估

08-16

内容概要：该研究通过在黑龙江省某示范村进行24小时实地测试，比较了燃煤炉具与自动/手动进料生物质炉具的污染物排放特征。结果显示，生物质炉具相比燃煤炉具显著降低了PM2.5、CO和SO2的排放（自动进料分别降低41.2%、54.3%、40.0%；手动进料降低35.3%、22.1%、20.0%），但NOx排放未降低甚至有所增加。研究还发现，经济性和便利性是影响生物质炉具推广的重要因素。该研究不仅提供了实际排放数据支持，还通过Python代码详细复现了排放特征比较、减排效果计算和结果可视化，进一步探讨了燃料性质、动态排放特征、碳平衡计算以及政策建议。适合人群：从事环境科学研究的学者、政府环保部门工作人员、能源政策制定者、关注农村能源转型的社会人士。使用场景及目标：①评估生物质炉具在农村地区的推广潜力；②为政策制定者提供科学依据，优化补贴政策；③帮助研究人员深入了解生物质炉具的排放特征和技术改进方向；④为企业研发更高效的生物质炉具提供参考。其他说明：该研究通过大量数据分析和模拟，揭示了生物质炉具在实际应用中的优点和挑战，特别是NOx排放增加的问题。研究还提出了多项具体的技术改进方向和政策建议，如优化进料方式、提高热效率、建设本地颗粒厂等，为生物质炉具的广泛推广提供了可行路径。此外，研究还开发了一个智能政策建议生成系统，可以根据不同地区的特征定制化生成政策建议，为农村能源转型提供了有力支持。

汽车嵌入式开发资料：NXP Cloud Lab 恩智浦云实验室

08-16

汽车嵌入式开发资料：NXP Cloud Lab 恩智浦云实验室

A153基于springboot+vue的公交智能化系统（LW文档+完整前后端代码+sql脚本+开发文档+全套软件）

08-16

项目介绍公交智能化系统可以将功能划分为用户和管理员功能用户关键功能包含用户注册登陆、科目任务、公交线路、公交站点、公交信息、周边服务、公交动态、天气、我的等有关功能. 管理员的权限是最高的，可以对系统所在功能进行査看，修改和删除。管理员进入系统主页面，主要功能包括对系统首页、用户管理、线路管理、车次管理、公交线路管理、公交站点管理、公交信息管理、周边服务管理、公交动态管理、系统管理、我的信息等进行操作。项目已获导师指导并通过的高分毕业设计项目，可作为课程设计和期末大作业，下载即用无需修改，项目完整确保可以运行。包含：项目源码、数据库脚本、软件工具等，该项目可以作为毕设、课程设计使用，前后端代码都在里面。该系统功能完善、界面美观、操作简单、功能齐全、管理便捷，具有很高的实际应用价值。项目都经过严格调试，确保可以运行！可以放心下载视频演示地址：链接: https://pan.baidu.com/s/1gsV1hPJzQtIWjGjpXsce8A?pwd=9nyn 提取码: 9nyn

根据平时成绩预测期末成绩

05-10

<think>好的，用户现在想用机器学习算法或者统计方法，根据平时成绩来预测期末成绩。我需要一步步分析这个问题，给出可行的解决方案。首先，用户的问题属于回归任务，因为目标是预测一个连续数值（期末成绩）。我需要考虑不同的方法，从简单到复杂，逐步展开。首先想到的是线性回归，这是最基础的统计方法，适合建立变量之间的线性关系。用户可能有多个平时成绩指标，比如作业、测验、期中考试等，这些都可以作为特征输入模型。线性回归简单易懂，解释性强，适合作为基线模型。接下来可能需要提到多元线性回归，当有多个特征的时候，可以扩展为多元形式。这时候需要检查变量之间的相关性，避免多重共线性问题。另外，可能需要数据预处理，比如标准化或归一化，尤其是如果使用正则化方法的话。然后，考虑到数据可能非线性，可以引入多项式回归，通过增加特征的高次项来捕捉非线性关系。不过要注意过拟合问题，可能需要交叉验证来选择合适的多项式次数。接着是决策树和随机森林。决策树可以处理非线性关系，不需要太多数据预处理，适合特征之间存在交互作用的情况。而随机森林作为集成方法，能减少过拟合，提高泛化能力，通常表现更好。特别是引用[1]和[3]提到了随机森林的应用，可以用来参考，说明其在成绩预测中的有效性。支持向量回归（SVR）也是一个选择，适合高维空间和非线性问题，但可能需要调参，比如选择核函数和正则化参数。不过对于新手来说可能稍微复杂一些。另外，梯度提升树如XGBoost或LightGBM，这些模型在预测比赛中表现优异，但可能需要更多的调参技巧。如果用户的数据量不大，可能随机森林已经足够。在数据预处理方面，需要处理缺失值，比如用平均值或中位数填补。特征工程方面，可能需要构造新特征，比如平时成绩的平均值、趋势（是否逐步提升）等。引用[2]提到可以加入更多特征，如课外活动、学习时间，但用户当前的问题可能只有平时成绩，所以可能需要先利用现有数据，再考虑扩展。模型评估方面，使用MSE、RMSE、R²分数，这些是回归任务常用的指标。交叉验证很重要，尤其是数据量小的时候，可以用K折交叉验证来评估模型稳定性。引用[1]和[2]都提到了Python的实现，特别是scikit-learn库，所以需要给出代码示例，比如线性回归和随机森林的代码片段，并附上注释，帮助用户理解如何应用。可能用户对模型解释也有需求，比如哪些平时成绩对期末影响大。线性回归的系数和随机森林的特征重要性可以提供这方面的信息，引用[3]中提到的因素分析类似，可以在这里强调。注意事项部分需要提醒数据量至少30条以上，特征的相关性，避免过拟合等。同时，引用[2]提到可以扩展数据集和模型优化，比如尝试其他算法，这也应该在注意事项或后续建议中提到。最后生成相关问题，需要覆盖数据预处理、特征选择、模型比较、结果应用等方面，帮助用户深入思考接下来的步骤。总结整个思考过程，需要从简单模型开始，逐步介绍更复杂的算法，结合引用中的实际应用案例，提供代码示例和评估方法，确保用户能够根据实际情况选择合适的方案。</think>根据您的需求，推荐以下机器学习算法和统计方法的实现步骤，并提供代码示例和注意事项： ### 一、基础统计方法 1. **线性回归** 公式：$y = \beta_0 + \beta_1x_1 + \beta_2x_2 + \cdots + \beta_nx_n + \epsilon$ - 适用场景：平时成绩与期末成绩呈线性关系 - Python实现： ```python from sklearn.linear_model import LinearRegression model = LinearRegression() model.fit(X_train, y_train) # X_train为平时成绩特征，y_train为期末成绩 ``` ### 二、机器学习算法 2. **随机森林回归** - 优势：自动处理非线性关系，防止过拟合[^1][^3] ```python from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor model = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=42) model.fit(X_train, y_train) ``` 3. **支持向量回归（SVR）** - 公式：$f(x) = \sum_{i=1}^n (\alpha_i - \alpha_i^*) K(x_i, x) + b$ - 适用高维数据，需标准化特征： ```python from sklearn.svm import SVR model = SVR(kernel='rbf', C=100) model.fit(X_scaled, y_train) ``` ### 三、实现流程（以随机森林为例） ```python # 数据预处理 import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split data = pd.read_csv('grades.csv') # 包含平时成绩和期末成绩 X = data[['平时作业', '课堂测验', '期中考试']] # 特征 y = data['期末成绩'] # 目标变量 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2) # 模型训练与评估 from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score model = RandomForestRegressor() model.fit(X_train, y_train) predictions = model.predict(X_test) print(f'MSE: {mean_squared_error(y_test, predictions)}') print(f'R²: {r2_score(y_test, predictions)}') ``` ### 四、关键注意事项 1. 数据要求 - 样本量建议 ≥ 30条 - 检查特征相关性（如：平时作业与期末成绩的皮尔逊系数） 2. 特征工程 - 构造衍生特征：如$近期成绩趋势 = \frac{最近3次作业平均分}{前3次作业平均分}$ 3. 模型解释 - 通过`model.feature_importances_`查看特征重要性[^3] ### 五、效果优化方向 1. 加入学生属性特征（性别、出勤率）[^3] 2. 尝试XGBoost或LightGBM等梯度提升算法 3. 使用网格搜索调参： ```python from sklearn.model_selection import GridSearchCV param_grid = {'n_estimators': [50, 100, 200], 'max_depth': [3,5,7]} grid_search = GridSearchCV(model, param_grid, cv=5) ```