STEM预测

ADM2017 的代码仓库是那种你看一眼就会想 fork 下来的资源。它围绕STEM 职业预测这个话题，结合了深度知识跟踪（DKT）和机器学习模型，目标挺有意思：预测一个学生未来是不是会从事 STEM 相关的工作。更妙的是，它不是拍脑袋预测，而是用学生在中学阶段的点击流数据来做，挺实在。 用过DKT的人会知道，它是个专门拿来跟踪学生知识掌握状态的模型。作者还整合了一个增强版DKT+，效果上有不少提升。你可以先拿这些模型把学生的知识状态给估出来，再搭配学生背景信息，喂进机器学习模型，比如逻辑回归、随机森林之类，去预测学生将来的职业方向。 整个流程蛮清晰：先建知识状态、再拼特征、跑预测。而且代码写

使用Matlab语言编写离散图形，展示了余弦波在采样信号中的应用。生成的图形基于t = linspace(-2*pi,20)计算。

这里提供的MATLAB代码用于STEM-EELS和STEM-EDX数据的非负矩阵分解分析。请注意，本存储库已不再更新，建议查看新的Python软件包库。

在MATLAB中，离散杆图（stem）用于显示离散数据点，通过直线连接每个数据点与x轴。以下是一个简单的示例，绘制余弦波的采样信号图： t = linspace(-2*pi, 20); % 创建一个从 -2π 到 20 的等间隔向量 h = stem(t, cos(t)); % 绘制余弦波的离散样本 此代码会生成离散的余弦波图，其中x轴为时间序列，y轴表示余弦函数值。

应用线性回归模型后，连接训练数据、测试数据和输出端口。运行后，即可获得热燃油的预测结果。 下一步，加载计算器操作符，对热燃油进行求平均值和求和，运行后得到统计汇总的结果。

宽带营销响应预测 目标： 基于C网客户历史行为数据，预测用户对宽带营销活动的接受度，实现精准营销。 数据分析挖掘实操： 题目： 宽带营销响应预测 代码： 使用Jupiter Notebook工具查看代码。

LSTM-ReturnPrediction.py 用于利用长短期记忆网络 (LSTM) 来预测时间序列的未来回报。LSTM 擅长处理顺序数据，使其成为预测未来趋势的理想工具。该脚本可以应用于金融或其他时间序列分析领域。

msql预测试验用于评估学生对SQL查询语言的基础知识掌握情况，帮助他们在进入正式学习阶段前进行必要的准备。预测试验包含多个问题，涵盖SQL语法、基本查询和数据操作等内容，为学生提供一个评估和学习SQL的机会。

本论文探讨了政府使用计算机化流程预测人类行为的能力，关注缺乏透明度的严重关注。论文提出一个全面的概念框架，了解透明性在自动预测建模中的作用。分析了预测建模过程的信息流，提出了实现透明度的策略。论文寻求透明性的根源，分析了限制透明度的反对论点。最后，论文提供了一个创新的政策框架，以实现透明度。

数学建模中应用的预测方法提供了对未来事件或趋势的定量估计。这些方法包括回归分析、时间序列分析和神经网络，它们利用历史数据来创建模型，并根据该模型对未来做出预测。预测方法在各种建模应用中至关重要，包括需求预测、风险分析和决策支持。