基于样本分析的试题难度系数修正算法

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摘要：针对当前题库试题难度系数的确定和评价标准不明确,提出一种以考试结果为样本获得难度系数并自我修正的算法：将样本数据序列{dk}构造到希尔伯特空间上,利用空间的完备性,从理论上确保序列{dk}收敛于常量D。基于该算法构造机器学习模型,它具有快速收敛和对历史数据进行学习和修正的特点。

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/97111X/201006/36619668.html

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关键词：希尔伯特空间 cqvip 大家共享 学术交流 交流学习 试题难度系数 样本统计学习理论 ERM准则 机器学习模型