浅谈数学学习方法

学习数学不能光靠热情和努力,最主要的是要有科学的学习方法,只有依靠科学的学习方法才能把数学学好、学精.科学的数学学习方法中我们更应该重视数学学习中的预习、读、听、讲、写以及用.     

注意学习方法——终生的课题

周恩来总理最喜欢的六个字"活到老,学到老",也一直是我的座右铭.只有终生学习,才能适应变化万端的外部世界:只有终生学习,才能营造丰富多彩的精神家园.人,需要终生学习,也就需要注意学习方法.合适的学习方法,不仅帮助我们充满信心地完成学业,也对日后职场能否走向成功发生着影响.     

论大学物理教学中如何教学生学习方法

阐述了大学生学会学习方法的重要性,提出了在大学物理教学中具体的学习方法.     

化学学习方法小结

不同的学科,学习方法也有所不同.     

机器人学习方法综述

介绍与机器人学习有关的基本概念与核心问题,梳理机器人学习的相关方法和最新进展。依据数据类型,将机器人学习的方法分为基于强化学习的方法、基于模仿学习的方法、基于迁移学习的方法和基于发展学习的方法,并对相关研究进行总结和分析,探讨机器人学习领域目前存在的挑战和未来发展趋势。     

一种基于迁移学习的学习资源推荐方法

移动互联网技术的飞速发展和智能终端设备的广泛普及为支持泛在学习(U-Learning)提供了可能.泛在学习是一种随时随地都能发生的在线学习.当前,互联网涌现了一大批可供学习的平台和资源,类似平台包括网易云课堂、Coursera、知乎网、简书网等.手动检索和个性化推荐是在线学习系统提供给用户获取学习资源的常用方式.个性化推荐因其能主动建模学习者偏好,为学习者提供个性化的学习资源推荐服务而受到了广泛关注并成为在线学习领域的研究热点.本文在传统协同过滤个性化推荐系统的基础上提出一种基于迁移学习的学习资源的推荐方法,该方法从已有的数据中学习知识,然后迁移到目标任务中,解决了目标任务中数据过少从而导致学习特征的能力不足的问题.     

支持向量机的学习方法综述

支持向量机是一种基于统计学习理论的新型机器学习方法,由于其出色的学习性能,已经成为当前机器学习界的研究热点.详细总结了支持向量机的学习方法,其学习方法主要分为3大类:分解算法、多变量更新算法和序列算法,比较了它们的优缺点;最后指出了学习算法的研究方向.     

实施研究性学习的有效性方法初探

本文阐述了研究性学习的基本含义和性质,分析了研究性学习的基本特征以及其优越性,指出研究性学习在教学和学习过程中的科学合理运用的重要性,提倡结合教学和学习实际,不断创新方法和手段,建立健全评价体系,有效性地实施研究性学习.     

实施研究性学习的有效性方法初探

本文阐述了研究性学习的基本含义和性质,分析了研究性学习的基本特征以及其优越性,指出研究性学习在教学和学习过程中的科学合理运用的重要性,提倡结合教学和学习实际,不断创新方法和手段,建立健全评价体系,有效性地实施研究性学习.     

初中数学自主学习方法探究

《义务教育数学课程标准》(2011年版)中指出:"学生学习应当是一个生动活泼的、主动的和富有个性的过程.认真听讲、积极思考、动手实践、自主探究、合作交流等,都是学习数学的重要方式".因此探究自主学习方法的研究和实践,是初中数学改革所必须解决的实际问题,具有十分重要的现实意义和实践价值.自主学习是与传统的接受学习相对应的一种现代化学习方式.以学生作为学习的主体,通过学生独立的分析、探究、实践、质疑、创造等方法来实现学习目标.     

基于知识状态的个性化学习资源推荐方法

针对现有的个性化学习资源推荐方法存在不能够从学习者的学习缺陷出发推荐学习资源的不足,提出一种基于知识状态的个性化学习资源推荐方法,它首先根据知识点之间的关联关系构建知识图谱,然后根据学习者知识状态进行推导生成待学习知识点向量,最后设计相似性迭代算法从学习资源库中匹配最适合学习者的学习资源.通过实验证明,该方法具有不错的推荐效果和性能.     

基于对比学习方法的小样本学习

针对目前小样本学习中存在的问题,设计一种新的网络结构及其训练方法以改进小样本学习.该网络在特征嵌入部分采用卷积网络并结合多尺度滑动池化方法以增强特征提取.网络主体结构为类孪生网络,以便于通过样本间的对比从小样本数据中学到语义.网络的训练方法采用嵌套层次的参数更新以保证收敛的稳定性.在两个经典小样本学习数据集上与常用的视觉模型和前沿小样本学习方法进行了对比实验,实验结果表明,该方法在小样本学习的精度上有显著提升,可作为样本不充足情况下的解决方案.     

基于支持向量机的主动学习方法及其实现

根据主动学习可以有效地减少标注样本的代价这一特点,设计了一种基于SVM的主动学习方法.仿真实验中,检验分类正确率和F测度这两类评估指标,结果表明基于SVM的主动学习的学习效果优于被动学习.     

《数据结构》学习方法

《数据结构》是计算机程序设计的重要理论技术基础.是计算机学科的核心课程.针对许多同学学习《数据结构》存在的问题,结合多年教学经验,提出了＂从问题出发;紧扣一个主干;把握四条脉络;先有想法,勇于实践.＂的学习方法.在教学实践中采用该方法指导同学学习,取得了较好效果.     

贝叶斯分类器集成的增量学习方法

针对基于决策树和神经网络的增量学习算法的过量匹配和分类精度有限的缺点,提出了一种基于贝叶斯分类器集成的增量学习方法.综合朴素贝叶斯的增量分类和集成的增量学习方法,采用随机属性选择训练初始SBC(simple Bayesian classifiers),通过判断是否带有类别标签,将增量样本自动分组,并利用遗传算法对结果进行优化.实验结果表明,贝叶斯分类器集成的增量学习方法有效.     

视觉概念学习方法研究进展

计算机视觉的核心问题是寻找视觉概念的层次化与结构化表示.以深度学习为代表的连接主义方法能够学习到输入图像数据的分层表示,这个表示具有优异的类内不变性与类间区分性,带来了视觉目标分类问题的突破式进展.而以图像随机语法模型为代表的逻辑主义方法试图基于先验知识和输入图像数据得到视觉概念的层次化与结构化表示,进而实现像人类一样的概念迁移学习,从更一般的意义上解释视觉现象.综述了两类方法各自的一些代表性工作,分析了其主要思路与各自的优缺点.分析认为,两类方法具有明显的互补性,在概率图模型框架下将两类方法综合是未来视觉概念学习的一个重要发展方向.     

基于重启策略的学习子句优化方法

以学习子句数据库优化为背景，在原MiniSAT求解器的基础上提出了一种新的学习子句的优化方法.该方法基于博弈论的思想，在若干次重启后，根据当前求解器的实时反馈信息改进MiniSAT原有的增长参数，尽可能靠近学习数据库中子句存储量的均衡点，从而使学习库的存储量尽可能达到Pareto最优.实验表明:所提的优化方法是有效的，并在随机SAT问题上胜过现有优化方法.该方法既不会因为学习数据库的子句过多而影响单元传播速度，也不会因为学习数据库中的子句过少而破坏学习的整体性.     

词汇习得的两种方法

本文着重阐述了学习外语时,词汇习得的两种主要方式.一种是广泛的阅读中学习词汇,另一种是从单词表中记忆词汇.词汇的习得对学习语言至关重要.本文从实际出发,对两种词汇的习得方式进行了分析、比较,从而达到指导学习者正确运用学习方法的目的.     

浅谈调动学生学习兴趣的几种方法

对于职业学校的学生来说＂德育＂课的意义不被学生认识,但如果一个好教师能够把课既讲的好,又教的好时,采用多种教学手段后,学生的学习兴趣是能够被调动起来的,并且学生从被动学习转变为主动学习,会认识到＂德育＂课的重要性.本文对如何调动学生学习兴趣的几种方法进行了论述.     

利用增量式非线性流形学习的状态监测方法

针对传统流形学习方法难以处理大批量设备运行数据的特点,提出了一种采用增量式流形学习方法的机械设备状态监测方法.该方法首先利用局部切空间排列算法对训练样本集进行非线性维数约简,得到初始的低维流形结构,然后通过增量式学习机制对新增的时序样本点进行动态聚类.通过对压缩机喘振试验数据及滚动轴承故障数据的分析表明,该方法的计算复杂度低,可以有效地识别出隐藏在高维特征集中的非线性故障特征,因此具有良好的工程应用前景.