在学习金字塔模型中,上面四种为被动学习方式,后三种为主动学习方式,可以看出,主动学习的效果要比被动学习好。主动的学习的效率远远高于被动学习,但要实现主动地学习却需要先有大量有效的被动地学习内容作为理论基础,也就是说有了大量的输入,才能保证更好的输出。因此我们应该融入有学习氛围的圈子,让自己潜移默化的吸收...
机器学习 | 算法笔记- 线性回归(Linear Regression)www.cnblogs.com/geo-will/p/10468253.html 二、逻辑斯蒂回归(Logistic Regression) 逻辑斯蒂回归(Logistic Regression) 虽然名字中有回归,但模型最初是为了解决二分类问题。线性回归模型帮助我们用最简单的线性方程实现了对数据的拟合,但只实现了回归而无法进行分类...
MMoE中的Multi-gate Mixture-of-Experts是什么意思? MMoE模型的优点有哪些? 背景 在线上推荐预测任务时往往需要预测用户的多个行为,如关注、点赞、停留时间等,从而调整策略进行权衡。其中涉及到多任务学习,本篇将会大概整理一些常用的模型如MMoE, ESMM, SNR方便理解与学习。 MMoE 背景与动机 在工业界基于神经网络...
因此在教学中，教师可以有意识地将布鲁姆所设计的深度学习模型应用于教学目标和教学任务的设计中，引导学生开展深度学习，提升创新能力。02 学习金字塔模型 学习金字塔（Learning Pyramid）最初是由美国教育家埃德加·戴尔（Edgar Dale）在他的专著《视听教学法》中所提出的“经验之锥”（Cone of Experience）引申而来的。
不同的机器学习模型,有其特定的原理,适用于不同的任务和场景。如下我们系统盘点下机器学习模型及其算法原理! 一、有监督学习 有监督学习是机器学习中的一种重要方法,它利用带有专家标注的标签训练数据,学习从输入变量X到输出变量Y的函数映射。在这个过程中,每个输入样本都与一个相应的输出标签关联,通过这些关联的样本...
上述模型只是一个相当宏观的学习模型,还没有考虑到不同的知识类型、不同学科特点、知识与思维的关系、以及不同人的特点,可见,学习是极端复杂的。 考虑到学习的极端复杂性,指望有一个简单的“深度学习”的定义,是不切实际的。 在理论研究领域,“深度学习”共有三类...
支持向量机是一种用于建立分类和回归模型的机器学习算法。它通过将数据映射到高维空间中，找到一个超平面来最大化不同类别之间的间隔，从而实现分类任务。支持向量机具有很强的泛化能力和鲁棒性，并且能够处理高维数据。六、朴素贝叶斯（Naive Bayes）朴素贝叶斯是一种基于贝叶斯定理的分类算法。它假设特征之间相互独立，并...
建构或推理出现象或事物运行的模型;为历史人物完成传记; 为开展调查研究制定恰当的学习策略,如信息找寻、收集、组织、展示和总结; ... 第三层 策略性思考和推理 (Strategic Thinking & Reasoning ) 所需要认知水平:运用策略性思考和推理,包括复杂和抽象的、甚至是逻辑推理的认知需求,常常需要多步的思维过程。 活动或...
线性模型是最简单的,也是最基本的机器学习模型。其数学形式如下:g(x;w)= 。有时,我们还会在 的基础上额外加入一个偏置项b,不过只要把x扩展出一维常数分量,就可以把带偏置项的线性函数归并到 的形式之中。线性模型非常简单明了,参数的每一维对应了相应特征维度的重要性。但...
自监督学习有大类方法,一个是生成方法一个对比方法,如上图。生成方法往往会对像素级损失进行约束,关于这一类笔者已经在之前的文章中进行了整理,而对比学习在表示学习上做的事情就是:其实模型不必要知道关于特征的细节,只要学到的特征足以使其和其他样本区别开来就行。