《表2 模型预测结果：基于演化聚类的学习者知识跟踪模型研究》
提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式
在本实验中，对每一道题的预测直接得到的是回答正确的概率，然后使用四舍五入的方式将其转换成二分类结果。预测结果如表2所示。
| 图表编号 | XD00140367100 严禁用于非法目的 |
|---|---|
| 绘制时间 | 2020.02.15 |
| 作者 | 郭章 |
| 绘制单位 | 桂林电子科技大学计算机与信息安全学院 |
| 更多格式 | 高清、无水印（增值服务） |
相关图表
- 《表5 模型检验结果比较：基于混合聚类的农村公路单车事故影响因素分析》2020.08.01
- 《表2 隶属度矩阵：基于动态软聚类的航空电子部件LMKELM诊断模型》2021.03.01
- 《表1 车辆主要参数：基于自适应模型预测的智能汽车轨迹跟踪控制研究》2021.02.05
- 《表2 三维车辆模型：基于轨迹稀疏聚类的高速公路车辆检测》2020.08.01
- 《表1：城市聚类分析结果：安徽省高铁对产业结构影响研究——基于灰色预测模型》2020.06.01
- 《表2 最终聚类结果：基于K-Means和Logistic的寿险客户流失预测模型研究》2020.09.15
- 《表3 验证结果2：基于两阶段聚类的单相电能表质量评价模型研究》2020.04.10
- 《表6 总体统计指标：基于两阶段聚类的单相电能表质量评价模型研究》2020.04.10
- 《表5 型号统计指标：基于两阶段聚类的单相电能表质量评价模型研究》2020.04.10
- 《表4 厂家统计指标：基于两阶段聚类的单相电能表质量评价模型研究》2020.04.10
- 《表4 主题趋势聚类算法：基于时间序列聚类的主题发现与演化分析研究》2019.10.24
- 《表2 动态时间扭曲算法：基于时间序列聚类的主题发现与演化分析研究》2019.10.24
- 《表1 近邻传播聚类算法：基于时间序列聚类的主题发现与演化分析研究》2019.10.24
- 《表3 主题发现算法：基于时间序列聚类的主题发现与演化分析研究》2019.10.24
- 《表1 模型参数：基于密度聚类的故障诊断方法研究》2019.08.10
- 《表3 知识追踪模型预测学习者未来表现指标结果》2019.08.30
- 《表1 模型比较：基于深度学习的视频跟踪研究进展综述》2019.05.15
- 《表5 模型结果：基于主成分-TwoStep聚类的公交电子站牌需求分析模型》2019.07.01
- 《表2 驾驶行为原始数据：基于两次聚类的PWARX驾驶行为辨识模型》2019.02.01
- 《表1 预测模型参数：考虑相似时段聚类的风电功率短期预测算法》2019.10.01