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增量学习算法

基于增量学习算法的混合课程学生成绩预测模型研究

一、导语混合课程学情预测总被 “批量学习无法更新、模型不支持新数据、预测波动大” 卡脖子？这篇清华团队发表在电化教育研究（CSSCI）的论文，用增量学习随机森林（OnRF）破解难题 —— 模型可随新数据持续迭代、样本越大越准、大样本下预测稳定性大幅提升，直接适配高校混合课程动态学情监测、过程性预警、跨学期模型复用，是教育大数据与机器学习结合的可落地…
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孙晓霄4月29日

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