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Educational Data Mining: Classifier Comparison for the Course Selection Process

机译：教育数据挖掘：课程选择过程的分类器比较

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The education system in India & across the world has shown a horizontal shift instead of vertical development in one specific domain. The Engineering student in current scenario try to accumulate knowledge from various interdisciplinary course's and develop application in respective area of study [2]-[4]. This interdisciplinary growth can also be supported and compared using various data mining techniques for future prediction and provide a mathematical foundation for the current selection of the course. This paper emphasis on one such study done for opting the open elective course at leading private university. The data mining process review, apply and compare the classification algorithms like K-NN, Support Vector machine with radial basis kernel. The paper also aims at adopting the data mining techniques as the mathematical foundation for the heuristic process being used till date.
机译：在印度和世界范围内的教育系统已经显示出水平移位而不是一个特定领域的垂直发展。当前情景中的工程学生试图累积来自各种跨学科课程的知识，并在各个研究领域开发应用[2] - [4]。使用各种数据挖掘技术也可以支持和比较这种跨学科的增长，以便将来预测，为当前选择课程提供数学基础。本文重视在领先的私立大学开放选修课的一项研究。数据挖掘过程审查，适用和比较K-NN等分类算法，支持带径向基础内核的向量机。本文还旨在采用数据挖掘技术作为迄今为止使用的启发式过程的数学基础。

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