1. 程式人生 > >Atitit 學習方法 補充 艾龍 著 attilax著 1. Atitit 學習的方法 attilax總結 1 1.1. 2. 基於學習策略的分類 2機械 示教 演繹 類比 解釋 歸納 2 1.

Atitit 學習方法 補充 艾龍 著 attilax著 1. Atitit 學習的方法 attilax總結 1 1.1. 2. 基於學習策略的分類 2機械 示教 演繹 類比 解釋 歸納 2 1.

Atitit 學習方法  補充 艾龍 著 attilax著

  1. Atitit 學習的方法 attilax總結

1.1. 碎片化學習與整體學習。 2

1.2. 深度學習 2

1.3. 強化學習 2

1.4. 增強學習 2

1.5. 基督學習 vs  非監督學習 2

    1. 2. 基於學習策略的分類2機械 示教 演繹 類比 解釋 歸納

2.1. 1)機械學習 (Rote learning) 2

2.2. 2)示教學習 (Learning from instruction或Learning by being told) 3

2.3. 3)演繹學習 (Learning by deduction) 3

2.4. 4)類比學習 (Learning by analogy) 3

2.5. 5)基於解釋的學習 (Explanation-based learning, EBL) 4

2.6. 6)歸納學習 (Learning from induction) 4

    1. 3. 基於所獲取知識的表示形式分類4

3.1. 2)決策樹 4

3.2. 3)形式文法 5

3.3. 4)產生式規則 5

3.4. 6)圖和網路 5

3.5. 7)框架和模式(schema) 5

3.6. 9)神經網路 5

3.7. 10)多種表示形式的組合 5

    1. 4. 按應用領域分類6

4.1. 最主要的應用領域有:專家系統、認知模擬、規劃和問題求解、資料探勘、網路資訊服務、圖象識別、故障診斷、自然語言理解、機器人和博弈等領域。 6

    1. 5. 綜合分類6歸納學習 分析 類比 聯接學習

5.1. 1)經驗性歸納學習 (empirical inductive learning) 6

5.2. 2)分析學習(analytic learning) 6

5.3. 3)類比學習 7

5.4. 4)遺傳演算法(genetic algorithm) 7

5.5. 5)聯接學習 7

5.6. 6)增強學習(reinforcement learning) 7

    1. 6. 學習形式分類8監督學習 vs非監督學習

6.1. 1)監督學習(supervised learning) 8

6.2. 2)非監督學習(unsupervised learning) 8

    1. 碎片化學習 vs 體系化學習
  1. otehr
    1. 強化學習(Reinforcement Learning)和深度學習(Deep Learning),
    2. 而遷移學習(Transfer Learning
    1. 被動學習   聽講<<閱讀<<試聽視覺化<< demo演示《
    2. 主動學習 討論 <<實踐,<<teach ,
    1. 交叉share,共同交流
    1. 找出興趣點

      一個領域的東西,你不可能全部掌握。所以,在整理出脈絡後,下一步,就是根據這個過程中的理解,找到自己感興趣的地方。
    1. 建立聯絡

      如上文所說,學習的奧義就是「聯絡」。
    1. 每日總結
  1. 面對大量知識怎麼辦
    1. 壓縮摘要
    2. 體系化
  1. 三種方法
    1. 需要的地方學期
    2. 概要  ,,細節法
    3. Step by stepy開通\\\
    1. 1.1 在比較中學習

假設你正在學習一種程式語言 X,併為區分知識要點和非要點而苦惱。這時,如果你開始學習另一種程式語言 Y,這個問題可能就會迎刃而解。因為你開始瞭解那些因語言不同導致的差異,什麼規則是 X 和 Y 共通的,什麼又是 X 語言獨有的。

多種語言共通的知識才是要點。掌握了這些要點,學習其他語言時才會更加輕鬆。

    1. 1.2 在歷史中學習

理解語言設計者的意圖

設想你在閱讀關於程式語言某種功能的介紹時,腦子裡總有一種不夠透徹的感覺。這時,你想知道為什麼需要這種功能。

程式語言也是人創造出來的。知道了語言設計者為解決何種問題而創造了這種語言,以及這種語言經歷過怎麼樣的歷史變遷後,慢慢地就能理解為什麼需要有這種功能了。

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