机器学习算法在教育领域的应用研究

图书标准信息

• 作者 米慧超 著
• 出版社 经济科学出版社
• 出版时间 2021-07
• 版次 1
• ISBN 9787521824759
• 定价 52.00元
• 装帧 平装
• 开本 16开
• 纸张 胶版纸
• 页数 186页

【内容简介】

  《机器学习算法在教育领域的应用研究》从教育出发，介绍了人工智能在教育中的应用。全书分为三个部分
  第一部分：一、二章简单介绍了人工智能和机器学习的概念以及他们在教育领域中的发展现状
  第二部分：三、四、五、六、七章介绍了常用机器学习算法原理，并利用教育数据进行算法介绍和讲解
  第三部分：八章 结合哈佛大学和麻省理工的edX平台数据集，分别完成分类任务（辍学预测）和回归任务（预测学生成绩），并对算法效率进行对比；第九章对人工智能+教育的未来发展方向进行阐述。

【作者简介】

米慧超，河南财经政法大学硕士，讲师。研究方向人工智能大数据分析、在线学习过程自动化分析研究。即将出版《人工智能视域下机器学习在金融领域的应用研究》。

【目录】

第1章 人工智能及机器学习概述
1．1 人工智能概述
1．2 机器学习概述
1．3 人工智能的应用

第2章 人工智能在教育领域的应用
2．1 人工智能与学生
2．2 人工智能与教师
2．3 人工智能与教师决策支持

第3章 数据准备及预处理
3．1 数据下载和导入
3．2 数据观察
3．3 数据预处理
3．4 数据抽样
3．5 数据平衡化
3．6 过拟合和欠拟合

第4章 有监督机器学习
4．1 有监督机器学习简介
4．2 距离计算
4．3 k近邻算法
4．4 线性回归
4．5 逻辑回归算法
4．6 支持向量机
4．7 决策树

第5章 无监督机器学习
5．1 无监督机器学习简介
5．2 聚类算法
5．3 关联规则

第6章 数据降维
6．1 数据降维
6．2 线性降维
6．3 非线性降维

第7章 神经网络
7．1 神经元
7．2 感知机与多层网络
7．3 反向传播算法

第8章 机器学习算法在教育实践中的应用案例分析
8．1 学生成绩预测
8．2 学生辍学预测

第9章 人工智能教育的展望与挑战
9．1 人工智能教育展望
9．2 人工智能教育的挑战

参考文献