第一篇：我對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)的理解

我對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)的理解

在我們身邊，阿爾法狗出現(xiàn)，智能機(jī)器人足球賽，智能拆彈機(jī)器人，制造業(yè)大量應(yīng)用全智能機(jī)械流水線??各個(gè)領(lǐng)域我們能看到智能機(jī)器已經(jīng)開始展現(xiàn)出它的能力，并在一代一代更新后變得更為智能化。機(jī)器學(xué)習(xí)，在我看來就是讓機(jī)器學(xué)習(xí)人思維的過程，就是讓機(jī)器學(xué)會(huì)“人識(shí)別事物的方法”，我們希望人從事物中了解到的東西和機(jī)器從事物中了解到的東西一樣，這就是機(jī)器學(xué)習(xí)的過程。

在機(jī)器學(xué)習(xí)中有一個(gè)很經(jīng)典的問題：“假設(shè)有一張色彩豐富的油畫，畫中畫了一片茂密的森林，在森林遠(yuǎn)處的一棵歪脖樹上，有一只猴子坐在樹上吃東西。如果我們讓一個(gè)人找出猴子的位置，正常情況下不到一秒鐘就可以指出猴子，甚至有的人第一眼就能看到那只猴子?！?/p>

那么問題就來了，為什么人能在上千種顏色混合而成的圖像中一下就能識(shí)別出猴子呢？在我們的生活中，各種事物隨處可見，我們是如何識(shí)別出各種不同的內(nèi)容呢？也許你可能想到了——經(jīng)驗(yàn)。沒錯(cuò)，就是經(jīng)驗(yàn)。經(jīng)驗(yàn)理論告訴我們認(rèn)識(shí)的所有東西都是通過學(xué)習(xí)得到的。比如，提起猴子，我們腦海里立刻就會(huì)浮現(xiàn)出我們見過的各種猴子，只要畫中的猴子的特征與我們意識(shí)中的猴子雷同，我們就可能會(huì)認(rèn)定畫中畫的是猴子。極端情況下，當(dāng)畫中猴子的特征與我們所認(rèn)識(shí)某一類猴子的特征完全相同，我們就會(huì)認(rèn)定畫中的猴子是哪一類。

在2010年以前，機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用在某些特定領(lǐng)域發(fā)揮了巨大的作用，如車牌識(shí)別，網(wǎng)絡(luò)攻擊防范，手寫字符識(shí)別等等。但是，自從2010年以后，隨著大數(shù)據(jù)概念的興起，機(jī)器學(xué)習(xí)的大量應(yīng)用都與大數(shù)據(jù)高度耦合，幾乎可以認(rèn)為大數(shù)據(jù)是機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用的最佳場(chǎng)景。但凡你能找到的介紹大數(shù)據(jù)魔力的文章，都會(huì)說大數(shù)據(jù)如何準(zhǔn)確預(yù)測(cè)到了某些事，例如經(jīng)典的Google利用大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)H1N1在美國某小鎮(zhèn)的爆發(fā)，百度預(yù)測(cè)2014年世界杯從淘汰賽到?jīng)Q賽全部預(yù)測(cè)正確。是什么讓大數(shù)據(jù)具有如此魔力？簡(jiǎn)單來說，就是機(jī)器學(xué)習(xí)。正是基于機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的應(yīng)用，數(shù)據(jù)才能發(fā)揮其魔力。

大數(shù)據(jù)的核心是利用數(shù)據(jù)的價(jià)值，而機(jī)器學(xué)習(xí)是利用數(shù)據(jù)價(jià)值的關(guān)鍵技術(shù)。對(duì)于大數(shù)據(jù)而言，機(jī)器學(xué)習(xí)是不可或缺的。相反，對(duì)于機(jī)器學(xué)習(xí)而言，越多的數(shù)據(jù)會(huì)就越能提升模型的精確性，同時(shí)，機(jī)器學(xué)習(xí)算法復(fù)雜的計(jì)算時(shí)間也迫切需要分布式計(jì)算與內(nèi)存計(jì)算等關(guān)鍵技術(shù)。因此，機(jī)器學(xué)習(xí)的興盛也離不開大數(shù)據(jù)的幫助，大數(shù)據(jù)與機(jī)器學(xué)習(xí)互相促進(jìn)相依相存。

第二篇：機(jī)器學(xué)習(xí)報(bào)告

機(jī)器學(xué)習(xí)總結(jié)報(bào)告

劉皓冰

大部分人錯(cuò)誤地以為機(jī)器學(xué)習(xí)是計(jì)算機(jī)像人一樣去學(xué)習(xí)。事實(shí)上，計(jì)算機(jī)是死的，怎么可能像人類一樣“學(xué)習(xí)”呢，機(jī)器學(xué)習(xí)依靠的是數(shù)學(xué)，更確切地說是靠統(tǒng)計(jì)。

如果我們讓計(jì)算機(jī)工作，是給它一串指令，然后計(jì)算機(jī)會(huì)遵照這個(gè)指令一步步執(zhí)行下去，有因有果，非常明確。但這種方式在機(jī)器學(xué)習(xí)中是行不通的。機(jī)器學(xué)習(xí)是不會(huì)接受你輸入的指令的，它接受的是你輸入的數(shù)據(jù)。也就是說，機(jī)器學(xué)習(xí)是一種讓計(jì)算機(jī)利用數(shù)據(jù)而不是指令來進(jìn)行各種工作的方法。這聽起來非常不可思議，但結(jié)果上卻是非常可行的。“統(tǒng)計(jì)”思想將在你學(xué)習(xí)“機(jī)器學(xué)習(xí)”相關(guān)理念時(shí)無時(shí)無刻不伴隨，相關(guān)而不是因果的概念將是支撐機(jī)器學(xué)習(xí)能夠工作的核心概念。

依據(jù)數(shù)據(jù)所做的判斷跟機(jī)器學(xué)習(xí)的思想根本上是一致的。機(jī)器學(xué)習(xí)方法是計(jì)算機(jī)利用已有的數(shù)據(jù)(輸入)，得出了某種模型，并利用此模型預(yù)測(cè)未來(輸出)的一種方法。從數(shù)據(jù)中學(xué)得模型的過程稱為“學(xué)習(xí)”（learning）或“訓(xùn)練”（training），這個(gè)過程通過執(zhí)行某個(gè)學(xué)習(xí)算法來完成。訓(xùn)練過程中使用的數(shù)據(jù)成為“訓(xùn)練數(shù)據(jù)”（training data），其中每個(gè)樣本稱為一個(gè)“訓(xùn)練樣本”（training sample），訓(xùn)練樣本組成的集合稱為“訓(xùn)練集“（training set）。學(xué)得模型對(duì)應(yīng)了關(guān)于數(shù)據(jù)的某種潛在的規(guī)律，因此亦稱”假設(shè)“（hypothesis）；這種潛在規(guī)律自身，則稱為”真相“或”真實(shí)“（ground-truth），學(xué)習(xí)過程就是為了找出或逼近真相。模型有時(shí)也被稱為”學(xué)習(xí)器“（learner），可看作學(xué)習(xí)算法在給定數(shù)據(jù)和參數(shù)空間上的實(shí)例化。

若欲預(yù)測(cè)的是離散值則此類學(xué)習(xí)任務(wù)被稱為“分類”；若欲預(yù)測(cè)的是連續(xù)值則此類學(xué)習(xí)任務(wù)稱為“回歸”；對(duì)只涉及兩個(gè)類別的“二分類”任務(wù)，通常稱其中一個(gè)類為“正類”，另一個(gè)類為“反類”；涉及多個(gè)類別時(shí)，則稱為“多分類”任務(wù)。

模型是否準(zhǔn)確依賴與數(shù)據(jù)。如果我的數(shù)據(jù)越多，我的模型就越能夠考慮到越多的情況，由此對(duì)于新情況的預(yù)測(cè)效果可能就越好。這是機(jī)器學(xué)習(xí)界“數(shù)據(jù)為王”思想的一個(gè)體現(xiàn)。一般來說(不是絕對(duì))，數(shù)據(jù)越多，最后機(jī)器學(xué)習(xí)生成的模型預(yù)測(cè)的效果越好。

機(jī)器學(xué)習(xí)里面有非常多的經(jīng)典算法，每種算法都能形成一個(gè)模型。下面在簡(jiǎn)要介紹一下機(jī)器學(xué)習(xí)中的經(jīng)典代表方法。重點(diǎn)介紹的是這些方法內(nèi)涵的思想。

1、回歸算法 在大部分機(jī)器學(xué)習(xí)課程中，回歸算法都是介紹的第一個(gè)算法。原因有兩個(gè)：一.回歸算法比較簡(jiǎn)單，介紹它可以讓人平滑地從統(tǒng)計(jì)學(xué)遷移到機(jī)器學(xué)習(xí)中。二.回歸算法是后面若干強(qiáng)大算法的基石，如果不理解回歸算法，無法學(xué)習(xí)那些強(qiáng)大的算法。回歸算法有兩個(gè)重要的子類：即線性回歸和邏輯回歸。

線性回歸一般使用“最小二乘法”來求解?！白钚《朔ā钡乃枷胧沁@樣的，假設(shè)我們擬合出的直線代表數(shù)據(jù)的真實(shí)值，而觀測(cè)到的數(shù)據(jù)代表擁有誤差的值。為了盡可能減小誤差的影響，需要求解一條直線使所有誤差的平方和最小。最小二乘法將最優(yōu)問題轉(zhuǎn)化為求函數(shù)極值問題。函數(shù)極值在數(shù)學(xué)上我們一般會(huì)采用求導(dǎo)數(shù)為0的方法。但這種做法并不適合計(jì)算機(jī)，可能求解不出來，也可能計(jì)算量太大。計(jì)算機(jī)科學(xué)界專門有一個(gè)學(xué)科叫“數(shù)值計(jì)算”，專門用來提升計(jì)算機(jī)進(jìn)行各類計(jì)算時(shí)的準(zhǔn)確性和效率問題。例如，著名的“梯度下降”以及“牛頓法”就是數(shù)值計(jì)算中的經(jīng)典算法，也非常適合來處理求解函數(shù)極值的問題。梯度下降法是解決回歸模型中最簡(jiǎn)單且有效的方法之一。

邏輯回歸是一種與線性回歸非常類似的算法，但是，從本質(zhì)上講，線型回歸處理的問題類型與邏輯回歸不一致。線性回歸處理的是數(shù)值問題，也就是最后預(yù)測(cè)出的結(jié)果是數(shù)字，例如預(yù)測(cè)一所房子大約可以買多少錢。而邏輯回歸屬于分類算法，也就是說，邏輯回歸預(yù)測(cè)結(jié)果是離散的分類，例如判斷腫瘤是惡性還是良性等等。實(shí)現(xiàn)方面的話，邏輯回歸只是對(duì)對(duì)線性回歸的計(jì)算結(jié)果加上了一個(gè)Sigmoid函數(shù)，將數(shù)值結(jié)果轉(zhuǎn)化為了0到1之間的概率(Sigmoid函數(shù)的圖像一般來說并不直觀，你只需要理解對(duì)數(shù)值越大，函數(shù)越逼近1，數(shù)值越小，函數(shù)越逼近0)，接著我們根據(jù)這個(gè)概率可以做預(yù)測(cè)，例如概率大于0.5，腫瘤就是惡性的等等。

2、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(也稱之為人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，ANN)算法是80年代機(jī)器學(xué)習(xí)界非常流行的算法，不過在90年代中途衰落?，F(xiàn)在，攜著“深度學(xué)習(xí)”之勢(shì)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)重裝歸來，重新成為最強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)算法之一。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的誕生起源于對(duì)大腦工作機(jī)理的研究。早期生物界學(xué)者們使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來模擬大腦。機(jī)器學(xué)習(xí)的學(xué)者們使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)的實(shí)驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)在視覺與語音的識(shí)別上效果都相當(dāng)好。在BP算法(加速神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程的數(shù)值算法)誕生以后，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展進(jìn)入了一個(gè)熱潮。

下圖是一個(gè)簡(jiǎn)單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的邏輯架構(gòu)。在這個(gè)網(wǎng)絡(luò)中，分成輸入層，隱藏層，和輸出層。輸入層負(fù)責(zé)接收信號(hào)，隱藏層負(fù)責(zé)對(duì)數(shù)據(jù)的分解與處理，最后的結(jié)果被整合到輸出層。每層中的一個(gè)圓代表一個(gè)處理單元，可以認(rèn)為是模擬了一個(gè)神經(jīng)元，若干個(gè)處理單元組成了一個(gè)層，若干個(gè)層再組成了一個(gè)網(wǎng)絡(luò)，也就是”神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”。

圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的邏輯架構(gòu)

在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，每個(gè)處理單元事實(shí)上就是一個(gè)邏輯回歸模型，邏輯回歸模型接收上層的輸入，把模型的預(yù)測(cè)結(jié)果作為輸出傳輸?shù)较乱粋€(gè)層次。通過這樣的過程，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以完成非常復(fù)雜的非線性分類。

進(jìn)入90年代，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展進(jìn)入了一個(gè)瓶頸期。其主要原因是盡管有BP算法的加速，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程仍然很困難。因此90年代后期支持向量機(jī)(SVM)算法取代了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的地位。

3、SVM（支持向量機(jī)）

支持向量機(jī)算法是誕生于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)界，同時(shí)在機(jī)器學(xué)習(xí)界大放光彩的經(jīng)典算法。

支持向量機(jī)算法從某種意義上來說是邏輯回歸算法的強(qiáng)化：通過給予邏輯回歸算法更嚴(yán)格的優(yōu)化條件，支持向量機(jī)算法可以獲得比邏輯回歸更好的分類界線。但是如果沒有某類函數(shù)技術(shù)，則支持向量機(jī)算法最多算是一種更好的線性分類技術(shù)。

但是，通過跟高斯“核”的結(jié)合，支持向量機(jī)可以表達(dá)出非常復(fù)雜的分類界線，從而達(dá)成很好的的分類效果?！昂恕笔聦?shí)上就是一種特殊的函數(shù)，最典型的特征就是可以將低維的空間映射到高維的空間。

上述機(jī)器學(xué)習(xí)算法均為監(jiān)督學(xué)習(xí)算法。監(jiān)督學(xué)習(xí)，就是人們常說的分類回歸，通過已有的訓(xùn)練樣本（即已知數(shù)據(jù)以及其對(duì)應(yīng)的輸出）去訓(xùn)練得到一個(gè)最優(yōu)模型（這個(gè)模型屬于某個(gè)函數(shù)的集合，最優(yōu)則表示在某個(gè)評(píng)價(jià)準(zhǔn)則下是最佳的），再利用這個(gè)模型將所有的輸入映射為相應(yīng)的輸出。在人對(duì)事物的認(rèn)識(shí)中，我們從孩子開始就被大人們教授這是貓啊、那是狗啊、那是桌子啊，等等。我們所見到的景物就是輸入數(shù)據(jù)，而大人們對(duì)這些景物的判斷結(jié)果（是房子還是鳥?。┚褪窍鄳?yīng)的輸出。當(dāng)我們見識(shí)多了以后，腦子里就慢慢地得到了一些泛化的模型，這就是訓(xùn)練得到的那個(gè)（或者那些）函數(shù)，從而不需要大人在旁邊指點(diǎn)的時(shí)候，我們也能分辨的出來哪些是貓，哪些是狗。無監(jiān)督學(xué)習(xí)則是另一種研究的比較多的學(xué)習(xí)方法，它與監(jiān)督學(xué)習(xí)的不同之處，在于我們事先沒有任何訓(xùn)練樣本，而需要直接對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行建模。這聽起來似乎有點(diǎn)不可思議，但是在我們自身認(rèn)識(shí)世界的過程中很多處都用到了無監(jiān)督學(xué)習(xí)。比如我們?nèi)⒂^一個(gè)畫展，我們完全對(duì)藝術(shù)一無所知，但是欣賞完多幅作品之后，我們也能把它們分成不同的派別（比如哪些更朦朧一點(diǎn)，哪些更寫實(shí)一些，即使我們不知道什么叫做朦朧派，什么叫做寫實(shí)派，但是至少我們能把他們分為兩個(gè)類）。無監(jiān)督學(xué)習(xí)里典型的例子就是聚類了。聚類的目的在于把相似的東西聚在一起，而我們并不關(guān)心這一類是什么。因此，一個(gè)聚類算法通常只需要知道如何計(jì)算相似度就可以開始工作了。

那么，什么時(shí)候應(yīng)該采用監(jiān)督學(xué)習(xí)，什么時(shí)候應(yīng)該采用非監(jiān)督學(xué)習(xí)呢？一種非常簡(jiǎn)單的回答就是從定義入手，如果我們?cè)诜诸惖倪^程中有訓(xùn)練樣本，則可以考慮用監(jiān)督學(xué)習(xí)的方法；如果沒有訓(xùn)練樣本，則不可能用監(jiān)督學(xué)習(xí)的方法。但是事實(shí)上，我們?cè)卺槍?duì)一個(gè)現(xiàn)實(shí)問題進(jìn)行解答的過程中，即使我們沒有現(xiàn)成的訓(xùn)練樣本，我們也能夠憑借自己的雙眼，從待分類的數(shù)據(jù)中人工標(biāo)注一些樣本，并把他們作為訓(xùn)練樣本，這樣的話就可以把條件改善，用監(jiān)督學(xué)習(xí)的方法來做。然而對(duì)于不同的場(chǎng)景，正負(fù)樣本的分布如果會(huì)存在偏移（可能是大的偏移，也可能偏移比較?。?，這樣的話用監(jiān)督學(xué)習(xí)的效果可能就不如用非監(jiān)督學(xué)習(xí)了。

今天，在計(jì)算機(jī)科學(xué)的諸多分支學(xué)科領(lǐng)域中，都能找到機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的身影，尤其是在計(jì)算機(jī)視覺、語音識(shí)別、模式識(shí)別、自然語言處理等“計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)”領(lǐng)域，機(jī)器學(xué)習(xí)已成為最重要的技術(shù)進(jìn)步源泉之一。此外，機(jī)器學(xué)習(xí)還為許多交叉學(xué)科提供了重要的技術(shù)支撐比如說“生物信息學(xué)”。

可以說“計(jì)算機(jī)視覺=圖像處理+機(jī)器學(xué)習(xí)“。圖像處理技術(shù)用于將圖像處理為適合進(jìn)入機(jī)器學(xué)習(xí)模型中的輸入，機(jī)器學(xué)習(xí)則負(fù)責(zé)從圖像中識(shí)別出相關(guān)的模式。計(jì)算機(jī)視覺相關(guān)的應(yīng)用非常的多，例如百度識(shí)圖、手寫字符識(shí)別、車牌識(shí)別等等應(yīng)用。這個(gè)領(lǐng)域是應(yīng)用前景非?；馃岬?，同時(shí)也是研究的熱門方向。隨著機(jī)器學(xué)習(xí)的新領(lǐng)域深度學(xué)習(xí)的發(fā)展，大大促進(jìn)了計(jì)算機(jī)圖像識(shí)別的效果，因此未來計(jì)算機(jī)視覺界的發(fā)展前景不可估量。

如果說“計(jì)算機(jī)視覺=圖像處理+機(jī)器學(xué)習(xí)“，那么”語音識(shí)別=語音處理+機(jī)器學(xué)習(xí)“。語音識(shí)別就是音頻處理技術(shù)與機(jī)器學(xué)習(xí)的結(jié)合。語音識(shí)別技術(shù)一般不會(huì)單獨(dú)使用，一般會(huì)結(jié)合自然語言處理的相關(guān)技術(shù)。目前的相關(guān)應(yīng)用有蘋果語音助手siri、微軟小娜等。

“自然語言處理=文本處理+機(jī)器學(xué)習(xí)“。自然語言處理技術(shù)主要是讓機(jī)器理解人類的語言的一門領(lǐng)域。在自然語言處理技術(shù)中，大量使用了編譯原理相關(guān)的技術(shù)，例如詞法分析，語法分析等等，除此之外，在理解這個(gè)層面，則使用了語義理解，機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)。作為唯一由人類自身創(chuàng)造的符號(hào)，自然語言處理一直是機(jī)器學(xué)習(xí)界不斷研究的方向。按照百度機(jī)器學(xué)習(xí)專家余凱的說法“聽與看，說白了就是阿貓和阿狗都會(huì)的，而只有語言才是人類獨(dú)有的”。如何利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)進(jìn)行自然語言的的深度理解，一直是工業(yè)和學(xué)術(shù)界關(guān)注的焦點(diǎn)。

談到對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析利用，很多人會(huì)想到“數(shù)據(jù)挖掘”（data mining）。數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域在二十世紀(jì)九十年代形成，它受到很多學(xué)科領(lǐng)域的影響，其中數(shù)據(jù)庫、機(jī)器學(xué)習(xí)、統(tǒng)計(jì)學(xué)無疑影響最大。數(shù)據(jù)挖掘是從海量數(shù)據(jù)中發(fā)掘知識(shí)，這就必然涉及對(duì)“海量數(shù)據(jù)”的管理和分析。大體來說，“數(shù)據(jù)挖掘=機(jī)器學(xué)習(xí)+數(shù)據(jù)庫“——數(shù)據(jù)庫領(lǐng)域的研究為數(shù)據(jù)挖掘提供數(shù)據(jù)管理技術(shù)，而機(jī)器學(xué)習(xí)和統(tǒng)計(jì)學(xué)的研究為數(shù)據(jù)挖掘提供數(shù)據(jù)分析技術(shù)。由于統(tǒng)計(jì)學(xué)往往醉心于理論的優(yōu)美而忽視實(shí)際的效用，因此，統(tǒng)計(jì)學(xué)界提供的很多技術(shù)通常都要在機(jī)器學(xué)習(xí)界進(jìn)一步研究，變成有效的機(jī)器學(xué)習(xí)算法之后才能再進(jìn)入數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域。從這個(gè)意義上說，統(tǒng)計(jì)學(xué)主要是通過機(jī)器學(xué)習(xí)來對(duì)數(shù)據(jù)挖掘發(fā)揮影響，而機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)庫則是數(shù)據(jù)挖掘的兩大支撐技術(shù)。從數(shù)據(jù)分析的角度來看，絕大多數(shù)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)都來自機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，但機(jī)器學(xué)習(xí)研究往往并不把海量數(shù)據(jù)作為處理對(duì)象，因此，數(shù)據(jù)挖掘要對(duì)算法進(jìn)行改造，使得算法性能和空間占用達(dá)到實(shí)用的地步。同時(shí)，數(shù)據(jù)挖掘還有自身獨(dú)特的內(nèi)容，即關(guān)聯(lián)分析。

通過上面的介紹，可以看出機(jī)器學(xué)習(xí)是多么的重要，應(yīng)用是多么的廣泛?，F(xiàn)隨著大數(shù)據(jù)（big data）概念的興起，機(jī)器學(xué)習(xí)大量的應(yīng)用都與大數(shù)據(jù)高度耦合，幾乎可以認(rèn)為大數(shù)據(jù)是機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用的最佳場(chǎng)景。例如經(jīng)典的Google利用大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)了H1N1在美國某小鎮(zhèn)的爆發(fā)、百度預(yù)測(cè)2014年世界杯結(jié)果從淘汰賽到?jīng)Q賽全部正確。這實(shí)在太神奇了，那么究竟是什么原因?qū)е麓髷?shù)據(jù)具有這些魔力的呢？簡(jiǎn)單來說，就是機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)。正是基于機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的應(yīng)用，數(shù)據(jù)才能發(fā)揮其魔力。

大數(shù)據(jù)的核心是利用數(shù)據(jù)的價(jià)值，機(jī)器學(xué)習(xí)是利用數(shù)據(jù)價(jià)值的關(guān)鍵技術(shù)，對(duì)于大數(shù)據(jù)而言，機(jī)器學(xué)習(xí)是不可或缺的。相反，對(duì)于機(jī)器學(xué)習(xí)而言，越多的數(shù)據(jù)會(huì)越可能提升模型的精確性，同時(shí)，復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)算法的計(jì)算時(shí)間也迫切需要分布式計(jì)算與內(nèi)存計(jì)算這樣的關(guān)鍵技術(shù)。因此，機(jī)器學(xué)習(xí)的興盛也離不開大數(shù)據(jù)的幫助。大數(shù)據(jù)與機(jī)器學(xué)習(xí)兩者是互相促進(jìn)，相依相存的關(guān)系。

機(jī)器學(xué)習(xí)與大數(shù)據(jù)緊密聯(lián)系。但是，必須清醒的認(rèn)識(shí)到，大數(shù)據(jù)并不等同于機(jī)器學(xué)習(xí)，同理，機(jī)器學(xué)習(xí)也不等同于大數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)中包含有分布式計(jì)算、內(nèi)存數(shù)據(jù)庫、多維分析等等多種技術(shù)。單從分析方法來看，大數(shù)據(jù)也包含以下四種分析方法：

1.大數(shù)據(jù)，小分析：即數(shù)據(jù)倉庫領(lǐng)域的OLAP分析思路，也就是多維分析思想。2.大數(shù)據(jù)，大分析：這個(gè)代表的就是數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)分析法。3.流式分析：這個(gè)主要指的是事件驅(qū)動(dòng)架構(gòu)。4.查詢分析：經(jīng)典代表是NoSQL數(shù)據(jù)庫。

也就是說，機(jī)器學(xué)習(xí)僅僅是大數(shù)據(jù)分析中的一種而已。盡管機(jī)器學(xué)習(xí)的一些結(jié)果具有很大的魔力，在某種場(chǎng)合下是大數(shù)據(jù)價(jià)值最好的說明。但這并不代表機(jī)器學(xué)習(xí)是大數(shù)據(jù)下的唯一的分析方法。

第三篇：我對(duì)差生的理解

談?wù)勎覍?duì)“差生”的理解

俗話說：“金無足赤，人無完人?！庇捎诿總€(gè)學(xué)生的家庭環(huán)境、社會(huì)環(huán)境以及自身的心理品質(zhì)和學(xué)習(xí)能力不同，他們?cè)趯W(xué)習(xí)上的表現(xiàn)也就不一樣。另外，學(xué)生的道德品質(zhì)和學(xué)習(xí)成績還會(huì)隨著年齡的增長，外界因素的影響而變化。班內(nèi)出現(xiàn)部分學(xué)習(xí)落后的學(xué)生，情況純屬必然，作為教師首先應(yīng)正確對(duì)待。

一位教育學(xué)家曾說：“教育之沒有情感，沒有愛，如同池塘沒有水一樣。沒有水，就不能成為池塘，沒有愛，也就沒有教育?！痹绞遣钌?，越需要我們加倍呵護(hù)。所謂差生也有不同的具體行為和心理表現(xiàn)。一般來說，中規(guī)中矩的差生在心理上都有較脆弱的一面，他們遵循的仍然是向好學(xué)生學(xué)習(xí)和努力的行為標(biāo)準(zhǔn)，但因知識(shí)基礎(chǔ)、群體關(guān)系、自身素質(zhì)等多方面因素，無法擺脫差生的標(biāo)簽，因而內(nèi)心常較為壓抑，故心理創(chuàng)傷感也較多。有些玩世不恭，放棄好學(xué)生評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)觀念束縛的學(xué)生則相對(duì)較輕松，他們不再只認(rèn)定學(xué)習(xí)這一條路，但對(duì)家長、老師的強(qiáng)迫其認(rèn)真學(xué)好知識(shí)，則會(huì)有抵觸甚至對(duì)抗心理。一提起他們，一直令老師束手無策，有的老師干脆置之不理，任其發(fā)展。這樣就導(dǎo)致部分差生，通過上課破壞紀(jì)律等，尋求老師的關(guān)注，以求得受到關(guān)注的心理滿足感。

分析“差生”學(xué)習(xí)成績相對(duì)落后的原因：

（一）沒有調(diào)動(dòng)非智力因素的原因非智力因素構(gòu)成了學(xué)習(xí)的內(nèi)驅(qū)力，包括孩子的學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī)，學(xué)習(xí)興趣，情感，意志等。雖然這些不能像智力因素一樣直接影響孩子的學(xué)習(xí)成績，但它也屬于動(dòng)力系統(tǒng)，是學(xué)習(xí)過程中不可忽視的部分。

差生的智力水平一般都在中等以上，造成學(xué)習(xí)成績落后的原因主要是缺乏學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī)，認(rèn)為學(xué)習(xí)是學(xué)校老師的事，是父母的事，和自己無關(guān)，自己的學(xué)習(xí)活動(dòng)是被迫的行為。他們對(duì)學(xué)習(xí)也沒有興趣，不把心思放在學(xué)習(xí)上，有的孩子學(xué)習(xí)不好，玩電腦游戲卻是高手，因?yàn)楦信d趣，所以他們會(huì)投入其中，而學(xué)習(xí)不能。意志力表現(xiàn)薄弱，他們?cè)趯W(xué)習(xí)上畏難，愛玩，因?yàn)橥娴倪^程不需要意志力的維持。

（二）學(xué)習(xí)方法欠缺隨著年級(jí)上升，對(duì)孩子的要求不同，各學(xué)科的學(xué)習(xí)方法也有所不同，如果孩子缺乏靈活多樣的學(xué)習(xí)方法，不能有效的應(yīng)對(duì)學(xué)習(xí)上的問題，就會(huì)出現(xiàn)成績落后的現(xiàn)象。在高中階段，要求孩子自主學(xué)習(xí)的水平越來越高，如果孩子還只是一味的依賴?yán)蠋?，沒有自己的方法，那么當(dāng)這種依賴關(guān)系變得稀松時(shí)，孩子就無所適從。所以有的孩子表面上看并沒有調(diào)皮搗蛋，但成績也總是上不去。學(xué)習(xí)成績落后，不愛學(xué)習(xí)，但學(xué)習(xí)成績落后的原因并非智力因素引起的。

（三）學(xué)習(xí)基礎(chǔ)差，跟不上步伐。學(xué)習(xí)過程是有著連續(xù)性和繼承性的，教學(xué)中的知識(shí)也是有一定的系統(tǒng)性，如果剛開始沒有學(xué)好，很多基礎(chǔ)知識(shí)沒有掌握，會(huì)很明顯的影響后續(xù)的學(xué)習(xí)。

分析差生心理特點(diǎn)，我們應(yīng)該認(rèn)識(shí)到：

（一）自卑心理在傳統(tǒng)觀念中，差生被當(dāng)作壞孩子，常受到老師的批評(píng)、同學(xué)的埋怨或家長的訓(xùn)斥，感到在班級(jí)里抬不起頭來，懷疑自己的能力，對(duì)學(xué)習(xí)沒有信心，消極，自甘落后，形成自卑心理。這種心理形成后，會(huì)影響到孩子生活的各個(gè)方面，如學(xué)習(xí)、同伴交往、親子關(guān)系等。

（二）戒備心理差生因?yàn)槌煽儾蝗缫舛艿降呐u(píng)較多，這樣人們?nèi)菀自谛哪恐袑⑦@點(diǎn)不足擴(kuò)大化，認(rèn)為差生喜歡做壞事。即使他們做了一些好事，也得不到應(yīng)有的肯定。周圍環(huán)境的信任缺乏使得孩子將委屈感慢慢轉(zhuǎn)化成戒備，表現(xiàn)對(duì)關(guān)愛的不理會(huì)與漠視，不輕易的接受別人也不向別人示好，這其實(shí)正表明他們需要關(guān)愛，需要理解和信任。

（三）逆反心理孩子在最開始的時(shí)候都是有上進(jìn)心的，差生也是如此，但取得了不理想成績后，由于老師和家長對(duì)孩子的成績?nèi)狈硇缘乃伎?，武斷的將一些壓力施加在孩子身上，孩子的理解與情感需要被忽視了，他們從心底里開始“抱怨”老師和家長的不理解，處處對(duì)著干。

（四）惰性心理差生同樣面臨著巨大的學(xué)習(xí)壓力，但他們很少能獲得學(xué)習(xí)成功的經(jīng)驗(yàn)，學(xué)習(xí)成了無趣的事情。學(xué)習(xí)興趣缺乏，學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī)的喪失，是差生惰性心理的根本原因，他們變得貪玩，偷懶，害怕學(xué)習(xí)。

作為一名人民教師，首先應(yīng)該理解和鼓勵(lì)差生，調(diào)動(dòng)他們的非智力因素，幫他們改進(jìn)學(xué)習(xí)方法，注重學(xué)習(xí)策略的培養(yǎng)，進(jìn)一步加深他們對(duì)知識(shí)的理解和運(yùn)用，同時(shí)給他們更多理解，幫他們建立自信心，保護(hù)他們的自尊心，這才是當(dāng)務(wù)之急。我認(rèn)為可以從以下方面努力：

第一,教師要有高度的事業(yè)心和責(zé)任感,忠于教育事業(yè),熱愛學(xué)生。這是做好教師工作的前提和基礎(chǔ),很難想象一個(gè)不熱愛教育事業(yè)、對(duì)學(xué)生缺乏感情的教師能做好學(xué)生的工作。教師只有對(duì)學(xué)生傾注全部的愛,特別是對(duì)心靈上有過創(chuàng)傷的差生真摯地關(guān)心、體貼,才能幫助其解除身心痛苦,使學(xué)生產(chǎn)生積極向上的動(dòng)力,努力創(chuàng)造條件,改變落后狀態(tài),趕上或超過先進(jìn)。

第二,要相信差生是可以向好的方向轉(zhuǎn)化的。差生無非是消極落后方面的因素多一些,但再差的學(xué)生也有積極因素。因此,我們要善于發(fā)現(xiàn)他們的長處,做他們的益友。青年教育改革家魏書生說得好:“差生不缺批評(píng),不缺訓(xùn)斥,而缺的是鼓勵(lì)、表揚(yáng)和感化?！币虼?他號(hào)召全校教師對(duì)差生要“以柔克剛”,用精神和物質(zhì)力量感化差生,讓差生得到尊重、理解、幫助和關(guān)懷。差生在心靈上雖然受到了創(chuàng)傷,但是他們?nèi)匀幌蛲篮玫奈磥?他們通過努力而取得的成績,希望得到同學(xué)的承認(rèn)、老師的理解。盡管這種心理需要有時(shí)是微弱的,但它確實(shí)是向好的方面轉(zhuǎn)化的動(dòng)力。

第三,教師要針對(duì)學(xué)生不同的特點(diǎn)進(jìn)行不同的教育方式。差生的表現(xiàn)形式是多種多樣的,每個(gè)人都有其不同的特點(diǎn),因此,在對(duì)他們進(jìn)行教育時(shí),要針對(duì)其不同特點(diǎn),采取不同的教育方式,才能取得實(shí)效。但是,不論采取什么方式,都要實(shí)事求是,以理服人。

第四,對(duì)差生工作要有耐心和信心。差生思想覺悟較之好學(xué)生有差距,他們認(rèn)識(shí)能力較低,思想基礎(chǔ)不牢,容易出現(xiàn)反復(fù)。所以培養(yǎng)他們的集體榮譽(yù)感、上進(jìn)心就需要老師要有耐心,更要有信心。差生也是不甘心走下坡路的。當(dāng)他們做錯(cuò)了事后,往往會(huì)感到懊悔。因此,教師對(duì)他們的思想反復(fù)、動(dòng)搖要有充分思想準(zhǔn)備,要更加關(guān)心他們,克服急躁情緒,不斷地從反復(fù)中發(fā)現(xiàn)他們的進(jìn)步因素,教育引導(dǎo)他們向好的方面轉(zhuǎn)化。同時(shí),要注意做好鞏固工作,防止差生思想重新出現(xiàn)反復(fù)。這就需要我們做大量的持久的艱苦的思想工作,既要有慈母之心,又要有嚴(yán)父之情,要愛得得體,嚴(yán)得適度,積極為他們創(chuàng)造向進(jìn)步轉(zhuǎn)化的條件。

第四篇：我對(duì)全心全意為人民服務(wù)的理解專題

敬愛的黨組織：

全心全意為人民服務(wù)是中國共產(chǎn)黨的宗旨，是每一個(gè)中國共產(chǎn)黨員都必須遵循的行動(dòng)準(zhǔn)則。作為一名入黨積極分子，在認(rèn)識(shí)并不斷調(diào)整自己的入黨動(dòng)機(jī)，明確了黨員的條件級(jí)基本要求，對(duì)黨的綱領(lǐng)和黨的核心人生價(jià)值體系有了一定認(rèn)識(shí)之后，就必須要促使自己樹立全心全意為人民服務(wù)的信念，并在實(shí)際行動(dòng)中付諸實(shí)踐活動(dòng)。

我覺得，全心全意為人民服務(wù)是一項(xiàng)光榮的使命。廣大勞動(dòng)人民使我們整個(gè)社會(huì)賴以生存和發(fā)展的最堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。他們用自己辛勤的勞動(dòng)和卓越的才能在社會(huì)的各個(gè)領(lǐng)域艱辛勞作著。農(nóng)民一年四季忙碌在土地上，工人夜以繼日的在工廠的車間里揮灑汗水，教師則365天都奮斗在傳播科學(xué)文化知識(shí)的三尺講臺(tái);清晨，清潔工人在我們酣睡著的時(shí)候已經(jīng)開始清掃街道;深夜，醫(yī)生在我們進(jìn)入夢(mèng)鄉(xiāng)的時(shí)候或許還在緊張地給病人做手術(shù)……是他們用智慧和汗水為我們提供了糧食、衣物、知識(shí)，他們用自己看似微不足道的行動(dòng)使我們得到健康和充實(shí)的生活。難以想象沒有他們，我們的社會(huì)生活會(huì)變成什么樣子。他們所從事的事業(yè)是偉大而光榮的，我們面對(duì)他們應(yīng)該肅然起敬!同時(shí)，我們應(yīng)該反過來，盡自己的努力，為他們做點(diǎn)什么。這不是一種補(bǔ)償，也不是為了報(bào)答，而是一個(gè)心靈對(duì)另一個(gè)心靈的深深熱愛而生發(fā)出來的情感。

那么，怎樣全心全意為人民服務(wù)呢?這個(gè)問題我們已經(jīng)做過很多探討。作為新一代的知識(shí)青年，我們正在求學(xué)途中，我們的知識(shí)技能還處于不斷完善的階段，我們能做的事似乎很有限。我們提倡從身邊的小事做起，像嚴(yán)格要求自己不亂扔垃圾，在公共汽車上給老弱病殘?jiān)凶屪?，幫助環(huán)衛(wèi)工人清掃垃圾，去孤兒院貨敬老院開展愛幼尊老的活動(dòng)等等。這些事情看起來好像很小，而且是在社會(huì)道德的要求之中，也就是說，人的良心也要求人們這樣做，那這些小事也可以被列入共產(chǎn)黨員為人民服務(wù)的行動(dòng)范圍之中嗎?我曾經(jīng)有過這樣的疑慮，但是經(jīng)過一段時(shí)間的觀察和思考，我得出了可定的答案——這就是每一個(gè)共產(chǎn)黨員為人民服務(wù)應(yīng)該做的，這是人類的美德，也是共產(chǎn)黨員的美德。因?yàn)槭切r(shí)，所以即使社會(huì)公德對(duì)每個(gè)公民有這樣的要求，很多自私自利的人也不會(huì)主動(dòng)做這些小事。作為入黨積極分子，我們就不能夠假裝看不到，因此，我們要去做，去幫助那些需要幫助的人，同時(shí)給那些心存私念的人樹立一個(gè)榜樣。

我們現(xiàn)在能做的，的的確確是小事，一方面是安排好自己的生活，使自己不成為社會(huì)的負(fù)擔(dān)，并且為將來能做為人民服務(wù)的大事件做好準(zhǔn)備，另一方面是為社會(huì)和諧添磚加瓦。雖然是小事，但如果人人都做，人人堅(jiān)持做，就會(huì)積少成多，對(duì)國家和人民是有很大作用的。

匯報(bào)人：xiexiebang

第五篇：我對(duì)安全的理解

我對(duì)核安全的認(rèn)識(shí)與理解

核電因其物理本質(zhì)決定了“核安全是核電廠的生命”。在核電廠、核電管理和監(jiān)督部門以及相關(guān)產(chǎn)業(yè)，營造和培育不同層次的“安全文化”才是保證國家核電安全的“命根”。

安全文化即是企業(yè)內(nèi)部形成的良好的安全氛圍，企業(yè)全員同心同德、朝著一個(gè)目標(biāo)——安全生產(chǎn)而努力，不僅取決于個(gè)人的行為習(xí)慣，而且與單位的組織機(jī)構(gòu)及行政管理政策有密切關(guān)系，要建立好的安全文化，必須自上而下，從高層開始貫徹，運(yùn)用政策及規(guī)定來規(guī)范全體員工的行為，發(fā)揮員工自身的積極性，天長日久形成企業(yè)固有的安全習(xí)慣以及員工頭腦中固有的安全意識(shí)。安全文化是引導(dǎo)單位工作作風(fēng)、個(gè)人工作態(tài)度及思維習(xí)慣的一個(gè)重要手段，它通過研究單位和個(gè)人的種種具體表現(xiàn)提高安全意識(shí)、加強(qiáng)安全管理。

安全是種責(zé)任，作為一名從事核電行業(yè)的工作人員，安全高效地運(yùn)行核電廠，確保人員不受傷害、設(shè)備不受損壞是我們的責(zé)任；保證工作質(zhì)量、嚴(yán)格按規(guī)章制度辦事是我們的責(zé)任；一旦發(fā)生事故迎難而上、保護(hù)民眾生命安全是我們的責(zé)任；安全責(zé)任重于泰山。

安全是一種態(tài)度，我們經(jīng)常講“安全第一”，這就是我們的態(tài)度，也是我們的原則。安全是保證我們事業(yè)順利完成的法寶，安全是我們?nèi)〉眯б娴那疤幔恢匾暟踩暮蠊菬o法估量的、是要付出沉痛代價(jià)的。不能把安全第一只放在口頭，要實(shí)實(shí)在在的在思想里刻上安全第一，在做每件事前都要考慮安全，在工作的每時(shí)每刻不忘安全，嚴(yán)格按照按規(guī)章制度辦事?！扒Ю镏?，潰于蟻穴”，核電無小事，任何一個(gè)小小的失誤都有可能引起非常嚴(yán)重的后果，因此我們要時(shí)刻保持警惕，充分發(fā)揮自己的屏障作用。

安全是一種經(jīng)驗(yàn)。每出一個(gè)事故，都能總結(jié)一些教訓(xùn)，日積月累，就成了我們的規(guī)章制度。換一種說法，血的教訓(xùn)換來了我們的規(guī)章制度，我們靠規(guī)章制度來保證我們的安全。事故都是違章造成的，我們要樹立防事故、保安全的思想，處處想在前、安全關(guān)口前移，真正把別人的事故當(dāng)作自己的防止事故的經(jīng)驗(yàn)，這樣我們才會(huì)不斷提高自己、完善自己。

我們經(jīng)常在追問安全是什么，其實(shí)安全就是我們從事一切行為的基本要素與準(zhǔn)則，是我們?nèi)松桨残腋？鞓返幕颈Ｕ?，是一道永遠(yuǎn)也不能跨越的防線。為了自己和他人的生命和健康，我們必須時(shí)刻注意安全，這就要求我們每個(gè)人無論在何種崗位，都應(yīng)時(shí)刻繃緊安全這根弦，在工作中遵章守紀(jì)，按規(guī)操作，善于發(fā)現(xiàn)問題，排除隱患，只有這樣，安全才會(huì)永遠(yuǎn)與你相伴。只要你不經(jīng)意的忽視了安全，事故就會(huì)悄然而至，不經(jīng)意的一瞬、一念之差、一個(gè)小小的隱患，都會(huì)釀成很嚴(yán)重的后果。

無知者無畏，不懂或似懂非懂的人犯了錯(cuò)誤而茫然不知，這樣的人是很可怕的，是很嚴(yán)重的安全隱患。現(xiàn)階段我們正處于培訓(xùn)學(xué)習(xí)的最佳時(shí)機(jī)，只有切實(shí)掌握了本專業(yè)及相關(guān)專業(yè)知識(shí)，才能做好自己的本職工作，把理論知識(shí)與現(xiàn)場(chǎng)實(shí)際聯(lián)系起來，融會(huì)貫通、舉一反三，逐步提高自己的工作能力。