学习策略

1.回归问题：输入变量和输出变量均为连续变量的预测问题。等价于函数拟合，回归模型表示输入变量到输出变量之间映射的函数。 2. 分类问题：输出变量为有限个离散变量的预测问题称为分类问题 3.标注问题：输入变量和输出变量均为变量序列的预测问题 4.假设空间：模型属于有输入空间到输出空间的映射的集合，这个集合就是假设空间。假设空间的确定意味着学习范围的确定。 5.统计学习方法的三要素：方法=模型+策略+算法。模型就是所要学习的条件概率或决策函数。 策略是从假设空间中按照什么样的准则学习或者选择最优模型，引入损失函数和风险函数。算法是指学习模型的具体计算方法。 6. 损失函数是f(x)和Y的非负实值函数，记作L(Y,f(x)), 常用的损失函数有（1）0-1损失函数，（2）平方损失函数，（3）绝对损失函数，（4）对数损失函数 7. 经验风险最小化：如最大似然估计，容易出现过拟合。 8. 结构风险最小化：等价于正则化，在经验风险上加上表示模型复杂度的正则化项或惩罚项。如贝叶斯估计中的最大后验概率估计 9.防止过拟合的方法：正则化和交叉验证。正则化项一般是模型复杂度 的单调递增函数，模型越复杂，正则化值就越大，可以是模型参数向量的范数。 10.分类问题可以用到的统计学习方法：k近邻法，感知机，朴素贝叶斯法，决策树，决策列表，统计斯谛回归模型，支持向量机，提升方法，贝叶斯网络，神经网络等 11

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学习，是个挺重要的事情。很多人能够意识到学习的重要性，但总是事倍功半，不得要领，甚至误入歧途。所以，掌握一个适合自己的方法，是除了意识到学习重要之后，最重要的一件事情了。 学习方法有很多，我只想说说我自己的方法，以便大家参考。 我把这个方法写成： while(true){ 学； 练； 思考； 难度++； } 如果学过程序设计，一定可以很容易看懂它。这段话的意思就是，学习要不断地学、练、思考，同时不断增加难度。 所谓学，就是学习已有的知识；练，就是练习，把学到的知识应用的实际中来；思考，则是最关键的，思考可以深化学习成果。思考，包括正向思考和反向思考。正向思考就是顺着所学内容的思路，继续深挖，寻找更多的使用方法，探究其背后的道理。例如学习了编程知识，就可以思考如何通过编程，把生活中一些常做、有规律的事情用程序表达出来，或者干脆写个程序来帮助自己完成这些事情。反向思考，就是寻找所学知识的反例，或者思考“如果不是这样，我该怎么办”，甚至尝试反驳所学的知识，来一场自己和自己的辩论，提高自己的认识。例如我在一些文章中见到“神/圣贤教导我们如何如何”，这时候就可以来一个身份方向的思考——如果我是神/圣贤，我会怎么做？思考的价值不是证明自己对别人错，而是通过不同的角度来看待同样的事物，从而加深对所学内容的理解。最后就是适当增加难度，开始新一轮的学习历程。 实际上，学习过程中，最难的事情不是学

学习方法 1，不能贪多，要精， 2，学习模式很重要，不能只是看视频，要多练习，视频只是辅助，否则你还是不会写 3，必须要多练，掌握编程思路， 工作中： 1，先模仿，再创造，工作中也是，先找一个人模仿学习， 2，要自己学习分析思路，公司里面的业务是千变万化的，你要自己会分析，你会遇到很多没见过的需求， 3，老板给你一个需求，你不知道怎么做，要自己搜索，类似的，把大问题切分成小问题，你就不会老是依赖别人，而且自己解决问题了，这就是能力， 来源： https://www.cnblogs.com/andy0816/p/12247442.html

目录 序 序 一：准备好，在临界点出发 序 二：术从简，道从心 自 序： 引言 第一章：知识管理与认知优势 在海量信息及时获取时代，我们拼什么？ 如何提升认知深度？ 为什么大多数人的学习层次上不去？ 到底哪些知识值得学？ 第二章：掌握临界知识的底层思维与方法 跳出“低水平勤奋陷阱” 学习临界知识：需要具备的两个心态 提升学习能力的三个底层方法 第三章：发现和应用自己的临界知识 第四章：案例（核心临界知识及其应用） 序 序 一：准备好，在临界点出发 （脱不花，罗辑思维首席执行官） 史铁生：人与人之间的差异，大于人与猪的差别 人与猪的差别在于基因，可量化且恒定 人与人的差别，不可想象，无法预测 人与人的差别归结为：认知差异 因为认知的不同，每个人活在自己的平行世界里 《人类简史》作者赫拉利提出：“想象共同体”实则也是“认知共同体” “临界”概念的宝贵 只有那些热衷于研究学习方法，并且长时间持续可以练习这些方法的人才会理解 为什么要学习“学习方法”？ 世界太大，智慧有限，只有掌握了更有效率的学习方法，才能在极为有限的时间里，把自己的认知水平比别人多往前推进一厘米 序 二：术从简，道从心 （徐金琪，多角度沙龙创始人，原央视记者组组长） 三次追课 “术从简”：没有复杂高深的套路，都是简单易行的方法。然而要做到简单，往往是最难的！ 互联网赋予一个人的无限可能，让个人能力增强，个人价值释放 自

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自己错误的传统学习方法 每节内容记录大量笔记，并练习每道例题 关键词： 费时费力 死记硬背 例如： 学习ruby， 所有知识点再记录一遍 在 文档 中， 例题代码全部编写 一遍。 结果： 花了几个月 才看完书，知识点似乎没记住多少，就是 死记硬背 的最好诠释，该实际用哪个知识点的的时候和 没学过一样 。 学习rails，完整的 微博项目 ， 原封不动 跟着做了一遍， 模仿性 很 高 。 结果： 花了几个月 做完书中项目，效果不太好，有些东西是 死记硬背 了，只不过和上面的不太一样，记忆的主要是代码，该实际做自己想的项目的时候，逻辑思路必须自己重新排布。 想要习得的知识，进行大量刻意的重复练习 关键词： 枯燥练习 重复练习 错误练习 脱离实际 自身抗拒 例如： 学习java流类，为了掌握，将所有类型I/O的 基本例子 ，都编写代码 运行 一遍，并将 区别、用法、名字 等 硬记 。 结果：似乎记住了，又似乎没记住，反正几年后的现在没记得啥了。并且这种练习 非常无聊 ，练习了一些 脱离实际的例子 。 学习html，为了掌握，将第1个 项目 完整 记了一遍 ，为了记住， 重新 按照逻辑、结构 重写了好几遍 。 结果：练习一会，就觉得 枯燥 放弃了。这种练习就像是强迫症在洗手，手该脏还是脏，代码就在大脑门口专注地闲逛，逛完后仍然啥也没留下，这是一种 思维对新技能在抗拒 的感觉。 遇到技能瓶颈

思维导图版 Markdown版 强大的学习能力 有效学习时间 告别拖延 “一旦…就”的反应机制 马上开始第一步，并且是最轻松的一步 学习专注度 快速进入学习状态的法门 大脑具有惯性，所以会有“注意力残余现象”，解决这个问题，可以让学习具备仪式感 呼吸冥想法 直达目标的学习准备 SMART原则制定学习计划 够具体 可衡量 可达到 相关的 规定时间内 解决核心干扰 学习过程不要碰手机 物理环境 学习方法 一个学习误区 只记忆不思考是没用的，记忆和学习的不相等性 知识之间的联系性 输出倒逼输入|最有用的学习方法 只有实践才能检验知识掌握程度 step1:获取知识，理解我们要学习的内容 step2:复述我们所获得知识的主要内容 step3:用你自己的方式以潜意识的形式再次复述学过的知识 step4:通过不断的实践来巩固对知识点的理解 交替学习|提升秘诀 考试时混杂型的，那么学和练的过程也应该是混杂型的，交替学习的高效率 刻意练习|最快的进步手段 大脑细分为三层。最里面的一层是是“舒适区，属于已经熟练掌握的技能。比如让你每天做加减乘除，并不会感觉任何困难和疲惫。 而大脑的最外层是“困难区”，也就是完全不知道怎么解决，完全没有解题思路的难题。这些难题是很多知识复合起来，缺乏某些关键的知识和概念无法解决。 而这二层中间的区域就是“学习区”，有一定的挑战难度，但是完全能依靠已有的知识解决问题。 一

学习方法： 定期复习 思维导图 学到的东西用到实际场景中 找个老师带你 IT练习题 来源： https://www.cnblogs.com/Chamberlain/p/12040417.html

一直以来，IT行业对技术的高要求让人们把这个行业标签为男生专属，近些年随着互联网科技的发展与普及，很多女孩子发现原来IT技术没有自己想象中难，而且还可以毕业拿高薪掌控自己的人生。女孩儿可以学IT而且很适合学IT，她们比男生更细心、有耐心，尤其思维的创新与关注细节的特质，让她们在IT领域的优势甚至超过男孩。 Web前端技术主要包括HTML5、CSS3、Less、Sass、响应式布局、移动端开发、以及Ps设计等，更高级的全栈开发人员还需要掌握一门后端语言、Mysql、Mongodb数据库开发、vue.js、webpack、elementui等前端框架技术。 1.不要以看书学习为主，学习编程不是数学语文那么容易，你看看例题就会了，更需要的是别人的讲解，你自己看书上那些专业的文字，只是凭你自己意识理解的那样来，但是一般情况下我们都理解不了，毕竟我们不是出书的人，最好的方式就是找视频进行学习，找好的视频进行学习，然后在配上别人的解答，在加上自我的主动学习。 2.最好能系统专业的学习，因为如果你是一个小白或者零基础的入门者，自学也有可能会勉强入门，但是肯定会比别人走很多弯路，或者花费更长的时间，所以最好是能系统的学习，这样不仅能快速入门，升级的几率也很大，而且也能短期内出效果。 3.当你学习的时候，可能会出现学了就忘记不住的情况。打个比方：比方说我们在学习英语的时候，一天学习20个单词