主动学习

在当今技术和文化环境下,学习能力可能是成功的最重要因素。它决定了你是“大获全胜”还是“勉强通过”

学习是什么,不是什么?

对于程序员来说,技术本身并不重要,持续学习才是最重要的。

事实上,我们往往误解了教育的真正含义

教育,来自于拉丁文educare,字面意思是“被引出”,即引导出某样东西,而通常当我们考虑和想到教育时,往往考虑它的不是这个的真正含义--从学习者那里引导出一些东西。相反,更觉的看法是把教育当作学习者被动接受的事情--灌输,而不是引导。这种模式常见于“羊浸式培训”

羊浸式培训不起作用的原因如下:

  • 学习不是强加于你的,而是需要你主动做的事情
  • 仅仅掌握知识,而不去实践,没有用
  • 随机的方法,没有目标和反馈,往往会导致随机的结果

  点燃你的火焰

   大脑不是一个需要灌输的容器,它应该被比作需要点燃的火焰,只需要点燃,然后它便激发出人们的创造力,并慢慢使其产生对趔的渴望。这是别人可以帮你做的,而是一件你必须自己做的事情。

我们将研究如何在现实中使学习更有效率,如何利用手头上的工具来更系统的着生学习,提高学习能力。比如,smart目标和投资计划管理目标和计划。

主动学习

时间: 2024-11-06 14:16:02

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主动学习简介

我们使用一些传统的监督学习方法做分类的时候,往往是训练样本规模越大,分类的效果就越好.但是在现实生活的很多场景中,标记样本的获取是比较困难的,这需要领域内的专家来进行人工标注,所花费的时间成本和经济成本都是很大的.而且,如果训练样本的规模过于庞大,训练的时间花费也会比较多.那么有没有办法,能够使用较少的训练样本来获得性能较好的分类器呢?主动学习(Active Learning)为我们提供了这种可能.主动学习通过一定的算法查询最有用的未标记样本,并交由专家进行标记,然后用查询到的样本训练分类模型来

主动学习-1

http://videolectures.net/icml09_dasgupta_langford_actl/ ? ? 主动学习目的: 尽可能少的标注,获取尽可能好的训练结果 一般来说我们希望我们训练的模型能够对于natural distribution也就是说truly underlying distribution表现最好 ? ? 对于数据集合的随机抽取标注能够做到这一点,但是对于主动学习比如上面的策略,我们会倾向选取靠近分类面的点,那么我们的训练集合的数据点就会集中在分类面两侧,也就是说随

[测试十年]搜狗测试第一年:主动学习篇

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主动学习的重要性

从小我们就是被动学习,总是被老师灌输知识,因此在学习的过程中,老师会帮我们规避掉很多困难与错误.长大之后,有很多东西都是得自己主动去学的,会遇到各种各样的问题,都得自己想办法解决.如果一味的等待别人帮我们解决,那是学不会的,而在等待的同时可能别人就已经开始自己找解决问题的方法了,最后别人学会了,我们还在等待.此时,别人就成了我们眼里的学霸,大佬,殊不知,大佬最开始和我们一样,只不过,在我们等待的同时,他们已经在解决问题的路上了.主动学习,不要做一个只会等待喂食的雏鸟. 原文地址:https://

简要介绍Active Learning(主动学习)思想框架,以及从IF(isolation forest)衍生出来的算法:FBIF(Feedback-Guided Anomaly Discovery)

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迁移学习与主动学习

1.什么时候要进行迁移学习? 目前大多数机器学习算法均是假设训练数据以及测试数据的特征分布相同.然而这在现实世界中却时常不可行.例如我们我们要对一个任务进行分类,但是此任务中数据不充足(在迁移学习中也被称为目标域),然而却有大量的相关的训练数据(在迁移学习中也被称为源域),但是此训练数据与所需进行的分类任务中的测试数据特征分布不同(例如语音情感识别中,一种语言的语音数据充足,然而所需进行分类任务的情感数据却极度缺乏),在这种情况下如果可以采用合适的迁移学习方法则可以大大提高样本不充足任务的分类识

Deep Active Learning 深度主动学习

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我们错过了那么多机会,怎么办(就是预见未来的能力,并且要去做、要去投入,所以要主动学习、储备、选择,要不断的思考)good

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