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[導(dǎo)讀]Atitit 學(xué)習(xí)方法 ?補(bǔ)充 艾龍 著 attilax著?1. Atitit 學(xué)習(xí)的方法 attilax總結(jié) 11.1. 2. 基于學(xué)習(xí)策略的分類(lèi) 2 21.2. 3. 基于所獲取知識(shí)的表示形式分類(lèi)

Atitit 學(xué)習(xí)方法 ?補(bǔ)充 艾龍 著 attilax著

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1. Atitit 學(xué)習(xí)的方法 attilax總結(jié) 1

1.1. 2. 基于學(xué)習(xí)策略的分類(lèi) 2 2

1.2. 3. 基于所獲取知識(shí)的表示形式分類(lèi) 4 2

1.3. 4. 按應(yīng)用領(lǐng)域分類(lèi) 6 2

1.4. 5. 綜合分類(lèi) 6 2

1.5. 6. 學(xué)習(xí)形式分類(lèi) 8 2

2. otehr 3

2.1. 強(qiáng)化學(xué)習(xí)(Reinforcement Learning)和深度學(xué)習(xí)(Deep Learning), 3

2.2. 而遷移學(xué)習(xí)(Transfer Learning 3

3. 7中學(xué)習(xí)方法與效果 3

4. 如何學(xué)習(xí)以及拓展 3

4.1. 學(xué)習(xí)模式與效果如圖 3

4.2. 被動(dòng)學(xué)習(xí) ??聽(tīng)講<<閱讀<<試聽(tīng)可視化<< demo演示《 4

4.3. 主動(dòng)學(xué)習(xí) 討論 <<實(shí)踐,<<teach , 4

4.4. 交叉share,共同交流 4

4.5. 找出興趣點(diǎn)??一個(gè)領(lǐng)域的東西,你不可能全部掌握。所以,在整理出脈絡(luò)后,下一步,就是根據(jù)這個(gè)過(guò)程中的理解,找到自己感興趣的地方。 4

4.6. 建立聯(lián)系??如上文所說(shuō),學(xué)習(xí)的奧義就是「聯(lián)系」。 4

4.7. 每日總結(jié) 4

5. 面對(duì)大量知識(shí)怎么辦 4

6. 三種方法 5

6.1. 需要的地方學(xué)期 5

6.2. 概要 ?,,細(xì)節(jié)法 5

6.3. Step by stepy開(kāi)通\ 5

6.4. 1.1 在比較中學(xué)習(xí) 5

6.5. 1.2 在歷史中學(xué)習(xí) 5

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1.?Atitit 學(xué)習(xí)的方法 attilax總結(jié)

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1.1. 碎片化學(xué)習(xí)與整體學(xué)習(xí)。 2

1.2. 深度學(xué)習(xí) 2

1.3. 強(qiáng)化學(xué)習(xí) 2

1.4. 增強(qiáng)學(xué)習(xí) 2

1.5. 基督學(xué)習(xí) vs ?非監(jiān)督學(xué)習(xí) 2

1.1.?2. 基于學(xué)習(xí)策略的分類(lèi) 2

2.1. 1)機(jī)械學(xué)習(xí)?(Rote learning) 2

2.2. 2)示教學(xué)習(xí)?(Learning from instruction或Learning by being told) 3

2.3. 3)演繹學(xué)習(xí)?(Learning by deduction) 3

2.4. 4)類(lèi)比學(xué)習(xí) (Learning by analogy) 3

2.5. 5)基于解釋的學(xué)習(xí)?(Explanation-based learning, EBL) 4

2.6. 6)歸納學(xué)習(xí)?(Learning from induction) 4

1.2.?3. 基于所獲取知識(shí)的表示形式分類(lèi) 4

3.1. 2)決策樹(shù) 4

3.2. 3)形式文法 5

3.3. 4)產(chǎn)生式規(guī)則 5

3.4. 6)圖和網(wǎng)絡(luò) 5

3.5. 7)框架和模式(schema) 5

3.6. 9)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 5

3.7. 10)多種表示形式的組合 5

1.3.?4. 按應(yīng)用領(lǐng)域分類(lèi) 6

4.1. 最主要的應(yīng)用領(lǐng)域有:專(zhuān)家系統(tǒng)、認(rèn)知模擬、規(guī)劃和問(wèn)題求解、數(shù)據(jù)挖掘、網(wǎng)絡(luò)信息服務(wù)、圖象識(shí)別、故障診斷、自然語(yǔ)言理解、機(jī)器人和博弈等領(lǐng)域。 6

1.4.?5. 綜合分類(lèi) 6

5.1. 1)經(jīng)驗(yàn)性歸納學(xué)習(xí)?(empirical inductive learning) 6

5.2. 2)分析學(xué)習(xí)(analytic learning) 6

5.3. 3)類(lèi)比學(xué)習(xí) 7

5.4. 4)遺傳算法(genetic algorithm) 7

5.5. 5)聯(lián)接學(xué)習(xí) 7

5.6. 6)增強(qiáng)學(xué)習(xí)(reinforcement learning) 7

1.5.?6. 學(xué)習(xí)形式分類(lèi) 8

6.1. 1)監(jiān)督學(xué)習(xí)(supervised learning) 8

6.2. 2)非監(jiān)督學(xué)習(xí)(unsupervised learning) 8

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2.?otehr2.1.?強(qiáng)化學(xué)習(xí)(Reinforcement Learning)和深度學(xué)習(xí)(Deep Learning),2.2.?而遷移學(xué)習(xí)(Transfer Learning

?

3.?7中學(xué)習(xí)方法與效果4.?如何學(xué)習(xí)以及拓展

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4.1.?學(xué)習(xí)模式與效果如圖

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4.2.?被動(dòng)學(xué)習(xí) ??聽(tīng)講<<閱讀<<試聽(tīng)可視化<< demo演示《4.3.?主動(dòng)學(xué)習(xí) 討論 <<實(shí)踐,<<teach ,

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?

4.4.?交叉share,共同交流

?

4.5.?找出興趣點(diǎn)

一個(gè)領(lǐng)域的東西,你不可能全部掌握。所以,在整理出脈絡(luò)后,下一步,就是根據(jù)這個(gè)過(guò)程中的理解,找到自己感興趣的地方。

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4.6.?建立聯(lián)系

如上文所說(shuō),學(xué)習(xí)的奧義就是「聯(lián)系」。

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4.7.?每日總結(jié)

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5.?面對(duì)大量知識(shí)怎么辦

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6.?三種方法

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6.1.?需要的地方學(xué)期6.2.?概要 ?,,細(xì)節(jié)法6.3.?Step by stepy開(kāi)通\

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6.4.?1.1 在比較中學(xué)習(xí)

假設(shè)你正在學(xué)習(xí)一種編程語(yǔ)言 X,并為區(qū)分知識(shí)要點(diǎn)和非要點(diǎn)而苦惱。這時(shí),如果你開(kāi)始學(xué)習(xí)另一種編程語(yǔ)言 Y,這個(gè)問(wèn)題可能就會(huì)迎刃而解。因?yàn)槟汩_(kāi)始了解那些因語(yǔ)言不同導(dǎo)致的差異,什么規(guī)則是 X 和 Y 共通的,什么又是 X 語(yǔ)言獨(dú)有的。

多種語(yǔ)言共通的知識(shí)才是要點(diǎn)。掌握了這些要點(diǎn),學(xué)習(xí)其他語(yǔ)言時(shí)才會(huì)更加輕松。

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6.5.?1.2 在歷史中學(xué)習(xí)

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理解語(yǔ)言設(shè)計(jì)者的意圖

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設(shè)想你在閱讀關(guān)于編程語(yǔ)言某種功能的介紹時(shí),腦子里總有一種不夠透徹的感覺(jué)。這時(shí),你想知道為什么需要這種功能。

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編程語(yǔ)言也是人創(chuàng)造出來(lái)的。知道了語(yǔ)言設(shè)計(jì)者為解決何種問(wèn)題而創(chuàng)造了這種語(yǔ)言,以及這種語(yǔ)言經(jīng)歷過(guò)怎么樣的歷史變遷后,慢慢地就能理解為什么需要有這種功能了。

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