文档名：基于BP神经网络的学生成绩预测研究
对学生成绩进行准确的分析与预测,对提高教学质量有重大意义.以学生成绩为实验数据,本文提出了基于BP神经网络的学生成绩预测方法,并分别采用SGD,Momentum,AdaGrad,Adam四种梯度下降方法.通过与传统机器学习算法随机森林进行对比分析,验证该方法的有效性.
作者：王双红潘登王春枝
作者单位：湖北工业大学计算机学院,武汉,430070
母体文献：第29届全国计算机新科技与教育学术会议论文集
会议名称：第29届全国计算机新科技与教育学术会议
会议时间：2019年10月1日
会议地点：河南开封
主办单位：全国高等学校计算机教育研究会
语种：chi
分类号：TP1TB9
关键词：学生成绩预测 数据预处理 BP神经网络 决策树 随机森林
在线出版日期：2022年3月9日
基金项目：
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