本资源聚焦 “学生成绩预测” 主题，以支持向量机为核心，对比决策树、贝叶斯、人工神经网络三种算法性能，通过实证分析验证 SVM 在成绩预测任务中的准确率优势。所有内容均经过机器学习课程实践验证，配套完整的报告、数据、代码与运行视频，为学生快速完成课程大作业提供一站式解决方案。

多算法实现：包含支持向量机、决策树、贝叶斯、人工神经网络四种机器学习算法的完整代码，实现从数据输入到成绩预测的全流程，代码注释清晰，逻辑严谨。

对比实验设计：通过控制变量法开展算法性能对比，输出准确率、精确率、召回率等关键指标，实证验证 SVM 在学生成绩预测中的最佳表现，并附详细分析过程。

配套数据集：提供结构化学生成绩数据集，数据格式规范，可直接用于模型训练与测试。

完整报告：包含项目背景、数据说明、算法原理、实验步骤、结果分析、结论总结等模块，符合学术报告规范，可直接作为大作业模板参考。

格式：Python 代码文件+ 数据集+ 报告文档+ 运行视频

适用人群：高校计算机、数据分析、教育技术等专业学生、机器学习初学者、教育数据分析研究者。

课程作业：直接用于机器学习、数据挖掘课程的大作业提交，或作为参考模板优化自有成果。

算法学习：通过对比四种算法在同一任务中的表现，理解不同模型的适用场景与性能差异。

教学实践：作为教师开展机器学习实验教学的案例素材，辅助学生理解算法应用流程。

机器学习大作业--“基于支持向量机的学生成绩预测”
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