21世纪教育研究院理事 沪江网：琢磨把学习这事弄简单. 新浪财经. [2014年8月]. （原始内容存档于2016-03-04）. 沪江网创始人兼CEO伏彩瑞简介. [2012-12-03]. （原始内容存档于2015-04-03）. 沪江网推出“蚂蚁计划” 邀创业者共建互联网教育产业圈，创客空间五月将开放。
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问题要难。这个问题在最近被用作一种难度假设以创建后量子公钥密码系统，例如Peikert提出的容错环学习密钥交换。 虽然来自机器学习领域，但是学习时出错问题实际上是理论计算机科学中的计算复杂度问题。用简单易懂的方式来说，问题如下。 14 ⋅ s 1 + 15 ⋅ s 2 + 5 ⋅ s 3 + 2 ⋅。
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wen ti yao nan 。 zhe ge wen ti zai zui jin bei yong zuo yi zhong nan du jia she yi chuang jian hou liang zi gong yao mi ma xi tong ， li ru P e i k e r t ti chu de rong cuo huan xue xi mi yao jiao huan 。 sui ran lai zi ji qi xue xi ling yu ， dan shi xue xi shi chu cuo wen ti shi ji shang shi li lun ji suan ji ke xue zhong de ji suan fu za du wen ti 。 yong jian dan yi dong de fang shi lai shuo ， wen ti ru xia 。 1 4 ⋅ s 1 + 1 5 ⋅ s 2 + 5 ⋅ s 3 + 2 ⋅ 。
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MapReduce包含了该定制版本。 hive（页面存档备份，存于互联网档案馆）是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的SQL查询功能，可以将SQL语句转换为MapReduce任务进行运行。其优点是学习成本低，可以通过类SQL语句快速实现简单。
都可以使用，但网站内的 Logo 等并未在当天发生变动，且新域名所做的只是简单的重定向到 xiaonei。该消息发布几天后，校内网的网页标题由原来的“校内”变成了“校内 人人网”。紧接着在8月14日0时，人人（校内）网因更换域名暂时关闭，凌晨2时，人人网域名 renren 开始作为主要域名使用，输入。
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任何监督式学习算法的目标是找到一个能把一组输入最好地映射到其正确的输出的函数。例如一个简单的分类任务，其中输入是动物的图像，正确的输出将是动物的名称。一些输入和输出模式可以很容易地通过单层神经网络（如感知器）学习。但是这些单层的感知机只能学习一些比较简单的模式，例如那些非线性可分的（英语：linearly。
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与过拟合相对应的概念是欠拟合（英语：underfitting，或称：擬合不足）；它是指相较于数据而言，模型参数过少或者模型结构过于简单，以至于无法捕捉到数据中的规律的现象。发生欠拟合时，模型的偏差大而方差小。 在机器学习或人工神经网路中，过拟合与欠拟合有时也被称为「过训练（英语：overtraining）」和「欠训练（英语：undertraining）」。。
数值越小时，智慧代理人便更加短视近利，只在乎目前可获得的奖励。 Q-学习最简单的实现方式就是将奖励值存储在一个表格（Q-table）中，但是这种方式受限于状态和动作空间的数目。 Q-学习可以结合函数逼近。 这使得在更大的状态空间中使用 Q-学习，即使状态空间是连续的。。
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学习的执行速度. 自深度学习出现以来，它已成为很多领域，尤其是在计算机视觉和语音识别中，成为各种领先系统的一部分。在通用的用于检验的数据集，例如语音识别中的TIMIT和图像识别中的ImageNet, Cifar10上的实验证明，深度学习能够提高识别的精度。与此同时，神经网络也受到了其他更加简单。
Compilation中的日语汉字的学习软件 。它还可以作为「日本-英语」和「英语-日语」字典 。用户可以通过笔画数或者部首来查找日语汉字。用户还可以添加汉字到了自己的学习列表，并且能利用简单的「闪卡」式测验：显示一些日语汉字，然后给出几个翻译的答案选项供选择。 Kiten官方网站 （页面存档备份，存于互联网档案馆）。
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学习（learning）。 交换机还不知道MAC地址Y在哪个网段上，于是向除了A以外的所有网段转发该数据包。这称为泛洪（flooding）。 MAC地址Y的计算机收到该数据包，向MAC地址X发出确认包。交换机收到该包后，从而记录下MAC地址Y所在的网段。。
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1970年代，Allen参加协助PLATO学习管理系统（Learning Management System，LMS）的开发。Authorware是一种解释型、基于流程的图形编程语言。Authorware被用于创建互动的程序，其中整合了声音、文本、图形、简单动画，以及数字电影。。
简单的决定能力和简单的判断能力），这种方法比起正式的逻辑学推理演算更具有优势。 和其他机器学习方法一样，神经网络已经被用于解决各种各样的问题，例如机器视觉和语音识别。这些问题都是很难被传统基于规则的编程所解决的。 对人类中枢神经系统的观察启发了人工神经网络这个概念。在人工神经网络中，简单。
的判断。因此在星期六到来之前，你就能够调整你的模型以预测星期六的天气。 时序差分学习与动物学领域中的动物认知存在一定的关联。 T D ( 0 ) {\displaystyle TD(0)} 表格法是最简单的时序差分学习法之一，为随即近似法的一个特例。这种方法用于估计在策略 π {\displaystyle。
网路。它可以被视为一种最简单形式的前馈神经网路，是一种二元线性分类器。 罗森布拉特给出了相应的感知机学习算法，常用的有感知机学习、最小二乘法和梯度下降法。譬如，感知机利用梯度下降法对损失函数进行极小化，求出可将训练数据进行线性划分的分离超平面，从而求得感知机模型。 感知机是生物神经细胞的简单。
学习管理系统（LMS）是一种软件应用程序，用于管理、记录、跟踪、报告、自动化提供教育课程、培训计划或学习和发展计划。学习管理系统概念直接脱胎于线上学习。虽然最早的LMS出现在高等教育领域，但最广泛采用LMS的是企业市场。学习管理系统是学习系统市场的最大组成部分。LMS在20世纪90年代末首次出现。。
用一个简单的例子说明。表1是顾客购买记录的数据库D，包含6个交易。项集 I = {\displaystyle I=} {网球拍,网球,运动鞋,羽毛球}。考虑关联规则：网球拍 ⇒ {\displaystyle \Rightarrow } 网球，交易1,2,3,4,6包含网球拍，交易1,2,6同时包含网球拍和网球，支持度。
一个典型的归纳偏置例子是奥卡姆剃刀，它假设最简单而又一致的假设是最佳的。这里的一致是指学习器的假设会对所有样本产生正確的结果。 归纳偏置比较正式的定义是基於数学上的逻辑。这里，归纳偏置是一个与训练样本一起的逻辑式子，其逻辑上会蕴涵学习器所产生的假设。然而在实际应用中，这种严谨形式常常无法適用。在有些情况下，学习。
《简单易懂的现代魔法》（よくわかる现代魔法）是樱坂洋撰写，宫下未纪插画的轻小说系列。 本作为第二回集英社Super Dash小说新人奖最终选考作品《魔法使网路》（魔法使いのネット）改写、改题而成，为樱坂洋的出道作品。由集英社Super Dash文库出版，於2005年共五集完结。2008年起將文稿和插图改版后以「简单易懂的现代魔法1。
极限学习机（英文：Extreme Learning Machines，缩写ELM），又名超限学习机，为人工智能机器学习领域中的一种人工神经网路模型，是一种求解单隐层前馈神经网路的学习演算法。极限学习机是用于分类、回归、聚类、稀疏逼近、压缩和特征学习的前馈神经网络，具有单层或多层隐层节点，其中隐层节点。
在统计学和机器学习中，集成学习（英语：Ensemble learning）方法通过组合多种学习算法来获得比单独使用任何一种算法更好的预测性能。与统计力学中通常是无限的系综不同，机器学习中的集成学习由有限的一组模型组成，但这些模型之间通常允许存在更灵活的结构。 监督学习。
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