CS230：Duolingo SLAM共享任务 开发了深度学习模型，可根据他们过去的学习数据预测学生的学习表现。 基线模型和评估脚本从Duolingo的2018年第二语言习得建模共享任务（SLAM）的存档中提供。 该模型是L2规范化logistic回归，并使用按频率加权的SGD进行训练。 设置 该基准模型是用Python编写的。 它依赖于future库与Python 2和3的兼容性，在许多机器上可以通过在控制台中执行pip install future获得。 为了运行任何模型并评估您的预测，