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  • 高效的学习方式

    2018-08-17 07:39:29
    学习方式有很多种,但不同的学习方式对应的效果是不同的。以前在学校都是上课听老师讲,下课自己看书,殊不知这种学习方式效率是很低的。  根据美国缅因州国家训练实验室的研究成果,学习方式分为主动学习和被动...

           学习方式有很多种,但不同的学习方式对应的效果是不同的。以前在学校都是上课听老师讲,下课自己看书,殊不知这种学习方式效率是很低的。

           根据美国缅因州国家训练实验室的研究成果,学习方式分为主动学习和被动学习,主动学习的效率要远远高于被动学习。1946年,美国学者埃德加戴尔提出了“学习金字塔”理论。以语言学习为例,在初次学习两个星期后,学习金字塔理论告诉我们,不同的学习方法达到的学习效果不同,学生对知识的保持率,从5%~90%的范围内不等。具体效果是:用耳朵听讲,知识保留5%;用眼去阅读,知识保留10%;视听结合,知识保留20%;用演示的办法,知识保留30%;分组讨论法,知识保留50%;练习操作实践,知识保留75%;向别人讲授相互教,快速使用,知识保留90%。

          如上图,学习金字塔分为被动学习和主动学习,被动学习的平均留存率是小于30%的,而主动学习的平均留存率是大于50%的,实践、教授给他人的留存率达到了75%和90%。从这一点可以看出,我们之前一直没有学会是有原因的,往往只是课上听讲,知识的留存率仅仅有5%,很多知识点都是学完就忘了,没有系统的串起来,也没有动手去实践,更没有教授给他人。

          而有时我们所学的知识,乍一看似乎是懂了,但是想要把知识讲给别人听却是无法讲出来的,这种情况其实还是没有从根本上理解知识的联系,这就需要我们提出问题、讨论问题,在不断的深入探讨中加深印象,理解知识,并把琐碎的知识点串联起来,形成知识网。

    根据学习金字塔理论的启示,我们可以知道,主动学习比被动学习要高效的多,小组讨论要比个人学习的效果好,把知识教授给别人的效果最好,归纳总结是把知识点串联起来的重要方法,可以帮助我们把已有的知识点联系起来,不至于使知识点过于琐碎。

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  • 有效学习的6个方法学习方法

    千次阅读 2018-03-09 13:56:01
    有效学习的6个方法(上) 的一些感想。 1.价值感 这个就是做这件事情的动力,没有动力的话,是不愿意去做这件事的,效果当然也不会很好。做一件事把这做这件事的意义定的越大,越有动力,也就是这件事做成...

    今天看了得到
    有效学习的6个方法(上)
    的一些感想。

    1.价值感

    这个就是做这件事情的动力,没有动力的话,是不愿意去做这件事的,效果当然也不会很好。做一件事把这做这件事的意义定的越大,越有动力,也就是这件事做成之后自己会收获的东西。

    2.目标

    学习,做事前一定要有个目标,计划安排是目标的具体实现,当然好多人会说计划赶不上变化,据我观察,凡是拿这句话当借口的人往往,没有好的计划安排。其实好的计划就是提前模拟一下能预期的过程,好的计划一定要对流程十分熟悉,尽量减少模糊不清的地方。
    设定目标的几个要点:

    • 阶段性设立目标:
    • 目标一定要:目标要明确,不要模糊(比如多读书、好好工作)
    • 要确立时间节点
    • 目标定位:比平时所掌握的课程稍微难一点,既不能太难,也不能太容易。

    3.提升:

    及时建立反馈机制,优化学习效果要学会提问:
    比如:

    • 这段文字表达的是什么意思?
    • 我有什么不理解的吗?
    • 如果不按照书上的做会怎么样?
    • 我怎么知道我掌握了那些内容?
    • 有没有办法衡量一下自己的理解程度(可以使用自己的语言通俗的描述一下)

    4.提取练习

    回忆学过的内容

    任何有效的学习过程都需要大脑主动参与。

    我是IT小王,如果喜欢我的文章,可以扫码关注我的微信公众号
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  • 学习方法

    2018-02-26 14:17:53
    执行力还需要讲究策略,方式方法,以及反馈等等。3、高效学习。做好时间管理第一位!善于利用零碎时间。讲究正确的方式方法。寻找正向的反馈,不断改善。学习《运筹学》的精髓。多去学习那些“巨人”们。4、多读书。...

    1、明辨。分清主次,学会选择。对待新事物,先接受它,然后在实践中去验证它。切不可有“小农思想”。


    2、执行力。子曰:“以思无益不如学也”。可见执行力是多么重要。任何事情只有去做才有可能成功。执行力还需要讲究策略,方式方法,以及反馈等等。


    3、高效学习。做好时间管理第一位!善于利用零碎时间。讲究正确的方式方法。寻找正向的反馈,不断改善。学习《运筹学》的精髓。多去学习那些“巨人”们。


    4、多读书。用知识武装自己,接受那些牛人们的思想,改变自己的思维方式。


    5、教学相长。看书或者有了新的想法,讲给他人。只有讲出来,教会别人,才算真正属于自己的东西。


    6、锻炼自己的语言表达能力,说话技巧。人际交往才是最重要最通用的法宝!运用一切可以利用的机会去锻炼自己的演讲能力。


    7、做事情先寻找一个意义,一个让自己有兴趣的切入点。有兴趣的去做事情才能做好。


    8、要有全局观,宏观把控。对任何事务要有整体的认知,心里有分寸。


    9、做事情讲究策略,方式方法。工具善其事必先利其器,事半功倍。


    小结:为已所用,融会贯通。

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  • 机器学习的13种算法和4种学习方法,推荐给大家

    万次阅读 多人点赞 2018-09-18 21:08:45
    一、4大主要学习方式 1.监督式学习 在监督式学习下,输入数据被称为“训练数据”,每组训练数据有一个明确的标识或结果,如对防垃圾邮件系统中“垃圾邮件”“非垃圾邮件”,对手写数字识别中的“1“,”2“,”3...

    机器学习的算法很多。很多时候困惑人们都是,很多算法是一类算法,而有些算法又是从其他算法中延伸出来的。这里,我们从两个方面来给大家介绍,第一个方面是学习的方式,第二个方面是算法的分类。

    一、4大主要学习方式

    1.监督式学习

    在监督式学习下,输入数据被称为“训练数据”,每组训练数据有一个明确的标识或结果,如对防垃圾邮件系统中“垃圾邮件”“非垃圾邮件”,对手写数字识别中的“1“,”2“,”3“,”4“等。

    在建立预测模型的时候,监督式学习建立一个学习过程,将预测结果与“训练数据”的实际结果进行比较,不断的调整预测模型,直到模型的预测结果达到一个预期的准确率。

    监督式学习的常见应用场景如分类问题和回归问题。常见算法有逻辑回归(Logistic Regression)和反向传递神经网络(Back Propagation Neural Network)。

    2.强化学习

    在这种学习模式下,输入数据作为对模型的反馈,不像监督模型那样,输入数据仅仅是作为一个检查模型对错的方式,在强化学习下,输入数据直接反馈到模型,模型必须对此立刻作出调整。

    常见的应用场景包括动态系统以及机器人控制等。常见算法包括Q-Learning以及时间差学习(Temporal difference learning)。

    3. 非监督式学习

    在非监督式学习中,数据并不被特别标识,学习模型是为了推断出数据的一些内在结构。常见的应用场景包括关联规则的学习以及聚类等。常见算法包括Apriori算法以及k-Means算法。

    4.半监督式学习

    在此学习方式下,输入数据部分被标识,部分没有被标识,这种学习模型可以用来进行预测,但是模型首先需要学习数据的内在结构以便合理的组织数据来进行预测。

    应用场景包括分类和回归,算法包括一些对常用监督式学习算法的延伸,这些算法首先试图对未标识数据进行建模,在此基础上再对标识的数据进行预测。如图论推理算法(Graph Inference)或者拉普拉斯支持向量机(Laplacian SVM.)等。

    二、13种常用算法

    根据算法的功能和形式的类似性,我们可以把算法分类,比如说基于树的算法,基于神经网络的算法等等。当然,机器学习的范围非常庞大,有些算法很难明确归类到某一类。

    1.回归算法

    回归算法是试图采用对误差的衡量来探索变量之间的关系的一类算法。回归算法是统计机器学习的利器。在机器学习领域,人们说起回归,有时候是指一类问题,有时候是指一类算法,这一点常常会使初学者有所困惑。

    常见的回归算法包括:最小二乘法(Ordinary Least Square),逻辑回归(Logistic Regression),逐步式回归(Stepwise Regression),多元自适应回归样条(Multivariate Adaptive Regression Splines)以及本地散点平滑估计(Locally Estimated Scatterplot Smoothing)。

    2. 正则化方法

    正则化方法是其他算法(通常是回归算法)的延伸,根据算法的复杂度对算法进行调整。正则化方法通常对简单模型予以奖励而对复杂算法予以惩罚。

    常见的算法包括:Ridge Regression, Least Absolute Shrinkage and Selection Operator(LASSO),以及弹性网络(Elastic Net)。

    3.决策树学习

    决策树算法根据数据的属性采用树状结构建立决策模型, 决策树模型常常用来解决分类和回归问题。

    常见的算法包括:分类及回归树(Classification And Regression Tree, CART), ID3 (Iterative Dichotomiser 3), C4.5, Chi-squared Automatic Interaction Detection(CHAID), Decision Stump, 随机森林(Random Forest), 多元自适应回归样条(MARS)以及梯度推进机(Gradient Boosting Machine, GBM)

    4.基于实例的算法

    基于实例的算法常常用来对决策问题建立模型,这样的模型常常先选取一批样本数据,然后根据某些近似性把新数据与样本数据进行比较。通过这种方式来寻找最佳的匹配。因此,基于实例的算法常常也被称为“赢家通吃”学习或者“基于记忆的学习”。

    常见的算法包括 k-Nearest Neighbor(KNN), 学习矢量量化(Learning Vector Quantization, LVQ),以及自组织映射算法(Self-Organizing Map , SOM)。

    5.贝叶斯方法

    贝叶斯方法算法是基于贝叶斯定理的一类算法,主要用来解决分类和回归问题。

    常见算法包括:朴素贝叶斯算法,平均单依赖估计(Averaged One-Dependence Estimators, AODE),以及Bayesian Belief Network(BBN)。

    6.聚类算法

    聚类,就像回归一样,有时候人们描述的是一类问题,有时候描述的是一类算法。聚类算法通常按照中心点或者分层的方式对输入数据进行归并。所以的聚类算法都试图找到数据的内在结构,以便按照最大的共同点将数据进行归类。

    常见的聚类算法包括 k-Means算法以及期望最大化算法(Expectation Maximization, EM)。

    7.降低维度算法

    像聚类算法一样,降低维度算法试图分析数据的内在结构,不过降低维度算法是以非监督学习的方式试图利用较少的信息来归纳或者解释数据。这类算法可以用于高维数据的可视化或者用来简化数据以便监督式学习使用。

    常见的算法包括:主成份分析(Principle Component Analysis, PCA),偏最小二乘回归(Partial Least Square Regression,PLS), Sammon映射,多维尺度(Multi-Dimensional Scaling, MDS),  投影追踪(Projection Pursuit)等。

    8.关联规则学习

    关联规则学习通过寻找最能够解释数据变量之间关系的规则,来找出大量多元数据集中有用的关联规则。

    常见算法包括 Apriori算法和Eclat算法等。

    9.遗传算法(genetic algorithm)

    遗传算法模拟生物繁殖的突变、交换和达尔文的自然选择(在每一生态环境中适者生存)。

    它把问题可能的解编码为一个向量,称为个体,向量的每一个元素称为基因,并利用目标函数(相应于自然选择标准)对群体(个体的集合)中的每一个个体进行评价,根据评价值(适应度)对个体进行选择、交换、变异等遗传操作,从而得到新的群体。

    遗传算法适用于非常复杂和困难的环境,比如,带有大量噪声和无关数据、事物不断更新、问题目标不能明显和精确地定义,以及通过很长的执行过程才能确定当前行为的价值等。

    10.人工神经网络

    人工神经网络算法模拟生物神经网络,是一类模式匹配算法。通常用于解决分类和回归问题。人工神经网络是机器学习的一个庞大的分支,有几百种不同的算法。

    (其中深度学习就是其中的一类算法,我们会单独讨论),重要的人工神经网络算法包括:感知器神经网络(Perceptron Neural Network), 反向传递(Back Propagation), Hopfield网络,自组织映射(Self-Organizing Map, SOM)。

     

    11.深度学习

    深度学习算法是对人工神经网络的发展。 在近期赢得了很多关注, 特别是百度也开始发力深度学习后, 更是在国内引起了很多关注。   在计算能力变得日益廉价的今天,深度学习试图建立大得多也复杂得多的神经网络。很多深度学习的算法是半监督式学习算法,用来处理存在少量未标识数据的大数据集。

    常见的深度学习算法包括:受限波尔兹曼机(Restricted Boltzmann Machine, RBN), Deep Belief Networks(DBN),卷积网络(Convolutional Network), 堆栈式自动编码器(Stacked Auto-encoders)。

    12.基于核的算法

    基于核的算法中最著名的莫过于支持向量机(SVM)了。 基于核的算法把输入数据映射到一个高阶的向量空间, 在这些高阶向量空间里, 有些分类或者回归问题能够更容易的解决。

    常见的基于核的算法包括:支持向量机(Support Vector Machine, SVM), 径向基函数(Radial Basis Function ,RBF), 以及线性判别分析(Linear Discriminate Analysis ,LDA)等。

    13.集成算法

    集成算法用一些相对较弱的学习模型独立地就同样的样本进行训练,然后把结果整合起来进行整体预测。集成算法的主要难点在于究竟集成哪些独立的较弱的学习模型以及如何把学习结果整合起来。这是一类非常强大的算法,同时也非常流行。

    常见的算法包括:Boosting, Bootstrapped Aggregation(Bagging), AdaBoost,堆叠泛化(Stacked Generalization, Blending),梯度推进机(Gradient Boosting Machine, GBM),随机森林(Random Forest),GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)。

    人工智能、大数据、云计算和物联网的未来发展值得重视,均为前沿产业,有兴趣的朋友,可以查阅多智时代,在此为你推荐几篇优质好文:

    1. 5分钟内看懂机器学习和深度学习的区别
    2. 关于机器学习你必须了解的十个真相
    3. 人工智能、机器学习和深度学习的区别与联系?
    4. 机器学习基本概念
    5. 2018年值得关注的10种机器学习工具

     

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