博士的初期內容主要是機器學習, 基於機器學習的理論來總結人類自身的學習過程和方式, 現總結博士視頻中提到的主要方式
-. 學習的原則
- 例子重塑大腦
- 明確輸入輸出
- 用二階知識拆分知識
二. 什么是學習
定義: 學習是壓縮知識和信息的過程,
學習不是記憶, 記憶是學習的一部分, 記憶無法接受大量的知識信息, 所以對於知識的壓縮的必要的, 學習就是找出知識的之間的關系,
三. 學習的目標
學習的目標就是通過例子來找出輸入和輸出之間的關系 , 這種關系也可以稱之為模型, 如果模型可以可以在未知的例子中准確預言了結果, 或者可以重現該結果, 那么就是學習成功了
四. 學習的過程
1. 尋找大量的例子, 明確輸入輸出
2, 尋找輸入和輸出之間的關系 , 建立模型
3. 使用新的例子來測試學習的效果
五. 學習的輔助工具方法
1. 費曼技巧
一種以使用為目的的學習技巧, 可以促使一個人驗證其學習到的知識是否是有效的知識. 其具體步驟很簡單, 現個人總結如下
1. 找一種你需要理解的概念, 然后理解他
2. 舉多種實例向別人解釋
3. 嘗試使用簡單的語言向別人解釋(壓縮信息)
2. 思維導圖
思維導圖的目的是為了強迫一個人對其腦內的知識做總結和壓縮, 一個記載全部的信息的思維導圖是沒有意義的.
總結:
博士的教導總感覺很深刻, 給人一種霍然開朗的感覺, 但是仔細思考總感覺其似乎還有未說的話. 對於個人來說讓我意識到我腦中塞滿了各種沒有具體例子的知識, 然而那都是沒有用的知識, 是需要遺忘的,而自己所謂的自認為的理解也是不對的, 如果沒有經過具體例子驗證的知識不能稱之為理解. 另外讓我知道了二階知識, 二階知識是關於如何划分組織知識的知識, 我想這應該是很需要學習的吧, 總感覺大腦不夠用, 可能是這方面的知識缺乏導致的.
現在用博士的教導的學習理論來學習博士的學習理論
1. 例子
| 具體例子 | 是否是學習？ |
| 數學 | 是 |
| 英語 | 是 |
| 作文 | 是 |
| 編程 | 是 |
| 游泳 | 是 |
| 笛子 | 是 |
| 寫博客 | 是 |
| vue中的click的使用 | 是 |
| 理解多項式 | 是 |
| 學習yjango博士的學習理論 | 是 |
| 學習機器學習 | 是 |
2，為什么是？
都使用了自己的方式對外部的信心做了處理。 建立了行為或者思考模型
3. 學習的目的？
找到問題和答案的關系， 建立模型， 其模型可以解決相同的問題， 幫助個人提高生存的能力
4. 如何達成？
待補充
5. 它有什么？？ （學習有什么？ 學習有什么似乎並沒有說清楚 待補充吧）
拆分知識， 例如數學中有微積分，幾何， 等。。 各種又有基本的概念， 游泳里面有基本的動
用例子幫助理解
壓縮知識
6. 先后順序，
問的是子知識之間的關 ？？ 待補充吧