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机器学习
这些讲义是信息学和商业硕士学位课程的基础，以及应用科学大学Südwestfalen的Wirtschaftsingenieurwesen（工商管理和工程），校园Hagen。机器学习为术语是炒作。有很多好的文学作品，无休止的许多教科书 - 那么为什么要注意这些讲座？好吧，正是因为有很多好的文学和资源。设计本课程的主要问题之一是以一个学期可以涵盖的方式收集材料。另一个问题是将完全不同的学校和学科的许多方法带入统一的形式主义。后者听起来很简单 - 但事实并非如此。一个关于机器学习的一个学期课程只能提供对广阔领域的首次见解。尽管如此，从一开始就将这个主题传达给学生的目标是目前在商业和科学中至关重要的，并且在将来将变得越来越重要。首先，要实现这一目标，有一些理论要在一定程度上被教导。漫长而乏味的文献研究对于介绍而言无效；该理论应尽可能精确，简洁，但尽可能多地提出。为了提出材料，重点也被放在统一的形式上。魔鬼在这里的详细信息中，毕竟，在数据分析中常用的形式主义中，变量可能与时间序列分析中使用的形式主义完全不同。1因此，这些讲义！作为读者，最后判断它是否成功。
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2常见方法27 2.1假设空间。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。27 27 2.1.1参数和非参数假设空间。。。。。。。。。。。。。。。27 2.1.2线性案例。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。27 27 2.1.3线性可分离性。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。28 2.2风险。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。29 2.2.1损失功能。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。29 2.2.2真实和经验风险。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。30 2.2.3很好的预测因子好吗？。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。31 2.2.4经验风险最小化和过度插入。。。。。。。。。。。。。。。。。。31 2.3集合方法。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。32 2.3.1包装。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。32 2.3.1包装。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>32 2.3.29随机模型。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>32 2.3.3提升。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>33 div>
CA数字学习集成和性传播疾病。指南
气候科学：使用位于教师工具箱中的气候科学了解有关气候变化的更多信息。在此活动中，学生将观看视频并回答与气候变化有关的问题。然后，学生将分为小组合作研究气候变化以及人类可以采取什么措施来减少气候变化。5食品网络气候科学：使用位于教师工具箱中的气候科学了解有关气候变化的更多信息。在此活动中，学生将观看视频并回答与气候变化有关的问题。然后，学生将分为小组合作研究气候变化以及人类可以采取什么措施来减少气候变化。6人类活动和全球气候变化
学习曲线？
1 Serhat Kurt博士，“自适应学习：它是什么，它的好处是什么，它如何工作？”（教育技术，2021年4月1日）https：// EducationalTechnology.net/adaptive-learning-what-is-is-what-what-what-what-are-ther-re-benefits-benefits-and-how-does-it-work，2024年12月6日。2“辅助技术：定义和安全使用”（gov.uk）www.gov.uk/government/publications/assistive-technology-definity-definition-definition-and-safe--safe- use/atsistive-technology-definition-definition-definition-definition-and-safe-safe-safe-2024年12月6日访问3 Peter M Mell和Timothy Grance，“云计算的NIST定义”（NIST，2011）www.nist.gov/publications/nist-definition-cloud-cmutioning- 2025年1月8日访问。
学习的巩固
当我们第一次学习过程时，我们通常必须考虑不同的阶段，并有意识地参加许多新信息，以应用我们刚刚学到的知识。在学习复杂数学的成年人研究中可以看到这对大脑的影响[1]。活性在练习后显示在额叶区域减少。这些是链接到工作内存的区域。工作记忆是我们使大脑意识中信息的能力，并且非常有限。但是，有练习后活动增加的区域。实践将活动从工作记忆区域（在大脑的前部）转移到更多与自动无意识的处理有关的区域（远离大脑的前部，请参见图1）。换句话说，实践有助于巩固新鲜学到的心理过程，直到我们几乎无需思考就可以做到这一点，从而减少了新鲜学习的负担。这很重要，因为当我们有限的工作记忆被解放时，它准备好被新信息占据，我们准备继续前进并了解更多信息。