学生考试数据集 CSV（30641条记录）【500010065】下载

weixin_39820535 2023-11-17 10:01:22

本数据集为模拟数据，数据包含了公立学校学生的三门考试分数以及可能对他们产生交互影响的各种个人和社会经济因素。 , 相关下载链接：https://download.csdn.net/download/s1t16/88494297?utm_source=bbsseo

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本数据集为模拟数据，数据包含了公立学校学生的三门考试分数以及可能对他们产生交互影响的各种个人和社会经济因素。

本数据集为模拟数据，数据包含了公立学校学生的三门考试分数以及可能对他们产生交互影响的各种个人和社会经济因素。数据说明字段说明分组学生的种族每周自学时间小于5小时；5至10小时；大于10小时

告知：需要学习YOLOv4进行TT100K数据集上中国交通标志识别的学员请前往(1) Ubuntu系统《YOLOv4目标检测实战：中国交通标志识别》课程链接：https://edu.csdn.net/course/detail/29362(2)《Windows版YOLOv4目标检测实战：中国交通标志识别》课程链接：https://edu.csdn.net/course/detail/29363在无人驾驶中，交通标志识别是一项重要的任务。本课程中的项目以美国交通标志数据集LISA为训练对象，采用YOLOv3目标检测方法实现实时交通标志识别。具体项目过程包括包括：安装Darknet、下载LISA交通标志数据集、数据集格式转换、修改配置文件、训练LISA数据集、测试训练出的网络模型、性能统计(mAP计算和画出PR曲线)和先验框聚类。YOLOv3基于深度学习，可以实时地进行端到端的目标检测，以速度快见长。本课程将手把手地教大家使用YOLOv3实现交通标志的多目标检测。本课程的YOLOv3使用Darknet，在Ubuntu系统上做项目演示。 Darknet是使用C语言实现的轻型开源深度学习框架，依赖少，可移植性好，值得深入学习和探究。除本课程《YOLOv3目标检测实战：交通标志识别》外，本人推出了有关YOLOv3目标检测的系列课程，请持续关注该系列的其它课程视频，包括：《YOLOv3目标检测实战：训练自己的数据集》《YOLOv3目标检测：原理与源码解析》《YOLOv3目标检测：网络模型改进方法》另一门课程《YOLOv3目标检测实战：训练自己的数据集》主要是介绍如何训练自己标注的数据集。而本课程的区别主要在于学习对已标注数据集的格式转换，即把LISA数据集从csv格式转换成YOLOv3所需要的PASCAL VOC格式和YOLO格式。本课程提供数据集格式转换的Python代码。请大家关注以上课程，并选择学习。下图是使用YOLOv3进行交通标志识别的测试结果

这一数据接近两个葡萄牙语学校中学教育的学生成绩。数据属性包括学生成绩，人口统计学，社会和学校相关的特点，它是通过使用学校报告和问卷收集。提供两个数据集的性能在两个不同的科目：数学（MAT）和葡萄牙语（POR）。在[科尔特斯和席尔瓦，2008 ]中，在二进制/五级分类和回归任务下对两个数据集进行建模。重要注意事项：目标属性 G3 与属性 G2 和 G1 具有很强的相关性。这是因为 G3 是最后一年级（在第三期发布），而 G1 和 G2 对应于第一和第二周期等级。没有 G2 和 G1 预测 G3 更困难，但是这样的预测更有用。

学生成绩预测器这是一个AI应用程序，能够根据学习时间，父母的受教育程度以及我使用tkinter作为GUI的准备工作来预测学生成绩，并使用liniear回归模型来训练该模型。 Algotithm 线性回归 数据集 数据集具有1000个学生记录

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