Python 机器学习分类算法的业务实践
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案例介绍
实际项目使用Python编写的EM机器学习算法，最终通过ECS部署模型，并通过API的形式调用机器学习预测，算法的核心如下：
贝叶斯知识追踪模型（BKT）的构造过程实际上是一个经过最大似然估计（EM）的含有隐变量的马尔可夫模型（HMM），BKT模型通过对学生的每个知识点答题状况单独建模、以此来了解学生特定知识点的掌握情况。
贝叶斯知识追踪模型（BKT）的构造过程实际上是一个经过最大似然估计（EM）的含有隐变量的马尔可夫模型（HMM），BKT模型通过对学生的每个知识点答题状况单独建模、以此来了解学生特定知识点的掌握情况。
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实际项目使用Python编写的EM机器学习算法，最终通过ECS部署模型，并通过API的形式调用机器学习预测，算法的核心如下：
贝叶斯知识追踪模型（BKT）的构造过程实际上是一个经过最大似然估计（EM）的含有隐变量的马尔可夫模型（HMM），BKT模型通过对学生的每个知识点答题状况单独建模、以此来了解学生特定知识点的掌握情况。
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