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学术学生实施机器学习算法
抽象教育是改变知识的一种方式，以便人类能够发展潜力。教育鼓励每个人发展并适应不断变化的时代，例如技术领域的进步。学生的学习成绩是成功管理学习计划的关键指标。学术绩效检测可以帮助研究计划经理监视并对有可能遇到困难的学生采取积极行动。机器学习可以是通过帮助分类和检测学生学术能力来克服这一挑战的解决方案。机器学习技术已被证明非常有效地分析复杂的数据并揭示了人们难以检测的隐藏模式。本研究旨在探索在检测学生学业表现的机器学习算法的实施，尤其是在NIAS大学数学教育研究计划中。随着技术进步，机器学习已被证明在分类数据和检测传统方法无法识别的隐藏模式方面有效。本研究使用支持向量机（SVM）算法根据从学生主要数据中收集的数据集来预测学生的学习成绩。数据集包括各种因素，例如GPA值，出勤，参与和学习资源的使用。在要使用的方法中，将使用调查表收集数据，其中有许多受访者多达193人。已收集的数据将使用SVM处理，以在预测学生的学习成绩中获得结果。分析结果表明，使用的SVM模型的精度为77.59％，在学业表现良好的学生班级中的偏见更加倾向。这项研究的结果有望在开发更有效的学习方法和对三级机构的学术干预的个性化方面做出实际贡献。关键字：机器学习，学业表现和支持向量机
扩大网络安全 ETF
本基金采用“被动”或指数化方法来实现基金的投资目标。与许多投资公司不同，本基金不会试图“击败”指数，也不会在市场下跌或看似估值过高时寻求临时防御性头寸。本基金通常希望使用复制策略。复制策略是一种指数化策略，涉及以与指数大致相同的比例投资指数证券。但是，当复制策略可能对股东不利时，本基金可能会针对指数采用代表性抽样策略，例如当编制跟踪指数的股票证券投资组合存在实际困难或涉及大量成本时，当指数中的证券暂时变得流动性不足、不可用或流动性降低时，或者由于适用于基金但不适用于指数的法律限制或限制（例如税收多元化要求）。
逆转理论动机的定量研究
是概率度量的法律和弱收敛性的特征。对于更先进的应用程序分布和特征值的分布，Stieltjes Tranform不够强大，并且需要控制整个分解矩阵G K（z）。这是在I.I.D的[ALE+14]中进行了研究的。情况下，确定G k（z）接近涉及尺寸和频谱参数z的定量界限的g k（z）i p。此分析后来被携带到[KY17]中的线性依赖情况，表明G K（Z）接近确定性矩阵G（z），这通常不是身份矩阵的倍数。遵循[HLN07]的术语，我们将矩阵G（z）称为G K（z）的确定性等效词。在处理独立列的最一般情况下，[LC21]发现了类似的确定性等效物。值得注意的是，他们考虑了具有不同分布的列，这在先前的文献中未经研究。最后一篇文章不允许光谱参数z随维度而变化，尤其是用定量界限靠近真实轴。我们通过量化基础随机矩阵具有i.i.d的收敛来完成它来完成它。列。我们的结果包括两个不同的设置：当z是具有积极虚构零件的复数时，不会消失得太快，
