机器学习个人总结

【简介】以下是小编为大家准备的机器学习个人总结（共15篇），仅供参考，大家一起来看看吧。在此，感谢网友“不辣锅”投稿本文！

篇1：数据挖掘机器学习总结

1 决策树算法

机器学习中，决策树是一个预测模型；它代表的是对象属性值与对象值之间的一种映射关系。树中每个节点表示某个对象，每个分叉路径则代表的某个可能的属性值，而每个叶结点则对应具有上述属性值的子对象。决策树仅有单一输出；若需要多个输出，可以建立独立的决策树以处理不同输出。

从数据产生决策树的机器学习技术叫做决策树学习, 通俗说就是决策树。

决策树学习也是数据挖掘中一个普通的方法。在这里，每个决策树都表述了一种树型结构，它由它的分支来对该类型的对象依靠属性进行分类。每个决策树可以依靠对源数据库的分割进行数据测试。这个过程可以递归式的对树进行修剪。当不能再进行分割或一个单独的类可以被应用于某一分支时，递归过程就完成了。另外，随机森林分类器将许多决策树结合起来以提升分类的正确率。 决策树同时也可以依靠计算条件概率来构造。决策树如果依靠数学的计算方法可以取得更加理想的效果。

1.1 决策树的工作原理

决策树一般都是自上而下的来生成的。

选择分割的方法有多种，但是目的都是一致的，即对目标类尝试进行最佳的分割。

从根节点到叶子节点都有一条路径，这条路径就是一条“规则”。

决策树可以是二叉的，也可以是多叉的。

对每个节点的衡量：

1) 通过该节点的记录数；

2) 如果是叶子节点的话，分类的路径；

3) 对叶子节点正确分类的比例。

有些规则的效果可以比其他的一些规则要好。

1.2 ID3算法

1.2.1 概念提取算法CLS

1) 初始化参数C={E}，E包括所有的例子，为根；

2) 如果C中的任一元素e同属于同一个决策类则创建一个叶子节点YES终止；否则依启发式标准，选择特征Fi={V1, V2, V3,……, Vn}并创建判定节点，划分C为互不相交的N个集合C1，C2，C3，……，Cn；

3) 对任一个Ci递归。

1.2.2 ID3算法

1) 随机选择C的一个子集W (窗口)；

2) 调用CLS生成W的分类树DT(强调的启发式标准在后)；

3) 顺序扫描C搜集DT的意外(即由DT无法确定的例子)；

4) 组合W与已发现的意外，形成新的W；

5) 重复2)到4)，直到无例外为止。

启发式标准：

只跟本身与其子树有关，采取信息理论用熵来量度。

熵是选择事件时选择自由度的量度，其计算方法为：P=freq(Cj,S)/|S|；INFO(S)=-SUM(P*LOG(P))；SUM函数是求j从1到n的和。Gain(X)=Info(X)-Infox(X)；Infox(X)=SUM( (|Ti|/|T|)*Info(X)；

为保证生成的决策树最小，ID3算法在生成子树时，选取使生成的子树的熵(即Gain(S))最小的特征来生成子树。

ID3算法对数据的要求：

1) 所有属性必须为离散量；

2) 所有的训练例的所有属性必须有一个明确的值；

3) 相同的因素必须得到相同的结论且训练例必须唯一。

1.3 C4.5算法

由于ID3算法在实际应用中存在一些问题，于是Quilan提出了C4.5算法，严格上说C4.5只能是ID3的一个改进算法。

C4.5算法继承了ID3算法的优点，并在以下几方面对ID3算法进行了改进：

1) 用信息增益率来选择属性，克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足；

2) 在树构造过程中进行剪枝；

3) 能够完成对连续属性的离散化处理；

4) 能够对不完整数据进行处理。

C4.5算法有如下优点：

产生的分类规则易于理解，准确率较高。

C4.5算法有如下缺点：

在构造树的过程中，需要对数据集进行多次的顺序扫描和排序，因而导致算法的低效。此外，C4.5只适合于能够驻留于内存的数据集，当训练集大得无法在内存容纳时程序无法运行。

分类决策树算法：

C4.5算法是机器学习算法中的一种分类决策树算法，其核心算法是ID3算法。

分类决策树算法是从大量事例中进行提取分类规则的自上而下的决策树。

决策树的各部分是：

根：学习的事例集；

枝：分类的判定条件；

叶：分好的各个类。

1.3.1 C4.5对ID3算法的改进

1) 熵的改进，加上了子树的信息。

Split_Infox(X)= -SUM( (|T|/|Ti|)*LOG(|Ti|/|T|))；

Gain ratio(X)= Gain(X)/Split_Infox(X);

2) 在输入数据上的改进

① 因素属性的值可以是连续量，C4.5对其排序并分成不同的集合后按照ID3算法当作离散量进行处理，但结论属性的值必须是离散值。

② 训练例的因素属性值可以是不确定的，以?表示，但结论必须是确定的。

3) 对已生成的决策树进行裁剪，减小生成树的规模。

2 The k-means algorithm（k平均算法）

k-means algorithm是一个聚类算法，把n个对象根据它们的属性分为k个分割，k

假设有k个群组Si, i=1,2,...,k。μi是群组Si内所有元素xj的重心，或叫中心点。

k平均聚类发明于1956年，该算法最常见的形式是采用被称为劳埃德算法(Lloyd algorithm)的迭代式改进探索法。劳埃德算法首先把输入点分成k个初始化分组，可以是随机的或者使用一些启发式数据。然后计算每组的中心点，根据中心点的位臵把对象分到离它最近的中心，重新确定分组。继续重复不断地计算中心并重新分组，直到收敛，即对象不再改变分组（中心点位臵不再改变）。

劳埃德算法和k平均通常是紧密联系的，但是在实际应用中，劳埃德算法是解决k平均问题的启发式法则，对于某些起始点和重心的组合，劳埃德算法可能实际上收敛于错误的结果。（上面函数中存在的不同的最优解）

虽然存在变异，但是劳埃德算法仍旧保持流行，因为它在实际中收敛非常快。实际上，观察发现迭代次数远远少于点的数量。然而最近，David Arthur和Sergei Vassilvitskii提出存在特定的点集使得k平均算法花费超多项式时间达到收敛。

近似的k平均算法已经被设计用于原始数据子集的计算。

从算法的表现上来说，它并不保证一定得到全局最优解，最终解的质量很大程度上取决于初始化的分组。由于该算法的速度很快，因此常用的一种方法是多次运行k平均算法，选择最优解。

k平均算法的一个缺点是，分组的数目k是一个输入参数，不合适的k可能返回较差的结果。另外，算法还假设均方误差是计算群组分散度的最佳参数。

3 SVM（支持向量机）

支持向量机，英文为Support Vector Machine，简称SV机（论文中一般简称SVM）。它是一种监督式学习的方法，它广泛的应用于统计分类以及回归分析中。

支持向量机属于一般化线性分类器。它们也可以被认为是提克洛夫规范化（Tikhonov Regularization）方法的一个特例。这种分类器的特点是他们能够同时最小化经验误差与最大化几何边缘区。因此支持向量机也被称为最大边缘区分类器。

在统计计算中，最大期望（EM）算法是在概率（probabilistic）模型中寻找参数最大似然估计的算法，其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量（Latent Variable）。最大期望经常用在机器学习和计算机视觉的数据集聚（Data Clustering）领域。最大期望算法经过两个步骤交替进行计算，第一步是计算期望（E），也就是将隐藏变量像能够观测到的一样包含在内从而计算最大似然的期望值；另外一步是最大化（M），也就是最大化在 E 步上找到的最大似然的期望值从而计算参数的最大似然估计。M 步上找到的参数然后用于另外一个 E 步计算，这个过程不断交替进行。

Vapnik等人在多年研究统计学习理论基础上对线性分类器提出了另一种设计最佳准则。其原理也从线性可分说起，然后扩展到线性不可分的情况。甚至扩展到使用非线性函数中去，这种分类器被称为支持向量机(Support Vector Machine，简称SVM)。支持向量机的提出有很深的理论背景。支持向量机方法是在近年来提出的一种新方法，但是进展很快，已经被广泛应用在各个领域之中。

SVM的主要思想可以概括为两点：(1) 它是针对线性可分情况进行分析，对于线性不可分的情况，通过使用非线性映射算法将低维输入空间线性不可分的样本转化为高维特征空间使其线性可分，从而使得高维特征空间采用线性算法对样本的非线性特征进行线性分析成为可能；(2) 它基于结构风险最小化理论之上在特征空间中建构最优分割超平面，使得学习器得到全局最优化，并且在整个样本空间的期望风险以某个概率满足一定上界。

在学习这种方法时，首先要弄清楚这种方法考虑问题的特点，这就要从线性可分的最简单情况讨论起，在没有弄懂其原理之前，不要急于学习线性不可分等较复杂的情况，支持向量机在设计时，需要用到条件极值问题的求解，因此需用拉格朗日乘子理论，但对多数人来说，以前学到的或常用的是约束条件为等式表示的方式，但在此要用到以不等式作为必须满足的条件，此时只要了解拉格朗日理论的有关结论就行。

支持向量机将向量映射到一个更高维的空间里，在这个空间里建立有一个最大间隔超平面。在分开数据的超平面的两边建有两个互相平行的超平面。分隔超平面使两个平行超平面的距离最大化。假定平行超平面间的距离或差距越大，分类器的总误差越小。一个极好的指南是C.J.C Burges的《模式识别支持向量机指南》。van der Walt 和 Barnard 将支持向量机和其他分类器进行了比较。

有很多个分类器(超平面）可以把数据分开，但是只有一个能够达到最大分割。

我们通常希望分类的过程是一个机器学习的过程。这些数据点并不需要是中的点，而可以是任意(统计学符号)中或者 (计算机科学符号) 的点。我们希望能够把这些点通过一个n-1维的超平面分开，通常这个被称为线性分类器。有很多分类器都符合这个要求，但是我们还希望找到分类最佳的平面，即使得属于两个不同类的数据点间隔最大的那个面，该面亦称为最大间隔超平面。如果我们能够找到这个面，那么这个分类器就称为最大间隔分类器。

设样本属于两个类，用该样本训练SVM得到的最大间隔超平面。在超平面上的样本点也称为支持向量。

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数据挖掘机器学习总结

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篇2：学习机器作文

父母生下我们，难道只是让我们做学习的机器吗？

现在的家长普遍都有望子成龙、望女成凤的心愿，希望自己的子女在充满残酷竞争的社会里取得成功。而能够成功的总是少数人，因此很多学校、家长在用少数人的成功模式去教育所有的孩子，没有人会希望自己的孩子将来没出息。

我妈何尝不是这样的人呢？这个暑假，光培训班就报了一大堆，每天从早上八点学到晚上七点。按照她的想法，提前学习下学期的内容，能起到打好基础的作用。总之，她就是希望我能取得好的成绩。（我能理解她的想法。）

普天下的家长又何不是这样想的呢？但孩子也是人，不是学习的机器，所以，专门逼迫孩子学习是不可取的，我只是希望家长们能正确理解这一观点。

小明以前的成绩不好，但其爸妈对他的要求却非常严格，只要他考的好，80分以上，多少分给多少钱，若是以下……用80分减去得的分数再除以五（取整数），是多少就打多少下，小明怕爸妈，所以，便私底下与同学“合作”，果然小明的成绩突飞猛进，但他爸妈却不知情，以为是他们教育有方。小明分些钱给帮助过他的“哥们”。余下的钱就与那些所谓的好朋友一起上网游戏，打架……老师很奇怪，便在考试时专门注意他，果然，发现了他与同学作弊，将情况汇报给家长，后果嘛！自己想，我不忍心将那种皮开肉绽的场面描写出来。

不过有很多家长认为，不打能成器吗？我反问一句：“难道你们认为，一手拿着棍子，另一只手拿着钱，就能将孩子培养成才吗？

小刚的爸爸很尊重小刚，从不打骂他，孩子喜欢玩电脑，行，给他买，当然是在学习好的情况下，孩子喜欢画画，行，让他画。高考之后，小刚也不负众望，以647分高分，考上了北京人民大学。您说棍棒底下能出才子吗？

家长们，我们不是“学习的机器”，所以务必不要逼迫我们去学习。逼迫去学，脑神经是死的，而若激起孩子对学习的兴趣，脑神经才是活的。

把“要我学”转变成“我要学”才是最明智的选择。

篇3：学习机器作文

我只是家长的一个学习机器，我一点也不快乐。

我是家长口中别人的孩子，基本上每次都能考到高分，偶尔也有两三次没考好。但父母还是不满意，在她们眼中，我永远都没别人家的孩子好。只看得到我的成绩，永远都看不到我的`努力。我对她来说就是一个学习的机器，我都快崩溃了，每天都要戴上面具和她们做交流，每天晚上枕头都是湿的，晚上8点上床，凌晨1、2点才能睡着。

有时候，做好了，换来的只有一句表扬；有一点没做好，等来的就只能是打骂。

大人说东，我们绝不能往西，不然的话就是不尊重长辈，不听话。

虽然我知道你们这是为了我好，为了不让我在以后的社会中淘汰，但你们可以换一种方式吗？你可以对我好一点吗？我们学生真的也很累，每天写作业写到八九点，考试一旦没考好就会遭到你们的责骂，每天辛辛苦苦写作业，换来的只有一顿责骂吗？

只能按照你们的要求做，哈哈哈哈哈哈，学生？我们还是人吗？中国学生到底犯什么罪了？作业是外国人发明的，可是还是中国学生写的最多。每天写作业，上课，写作业，上课，累成狗！家长们呢？无动于衷！“你们就是该学习的年龄”，我们受到的嘲讽是家长们永远不能想象的！我只是希望你对我们好一点！别再把我们当成你们的学习机器了！

好不容易到了双休日，终于可以休息的时候，却听见这声音：“作业写完了吗？还不快去写！”难道我们只能做你的学习机器吗？我也有自己想做的事情，只希望你能理解我的苦。

请别再把我当做你们的学习机器了！

篇4：学习机器作文

在满教室的惊奇蔓延的红色“大无畏”学习思想中，那学习机器却在下一代的惊愕中成为了看上去光鲜亮丽的教育失败品……

毋庸置疑的，他们光荣地完成了光辉的初中三年，发的光是金子在阳光下散发的耀眼光以环绕光晕，何等的夺目！“市状元”同等吸引人，多少人的目标或是多少家长的强求，却不知，一个“市状元”，也许让她失去了更多。

而她得到了什么？一个“市状元”，一个好高中，一群“忠实粉丝”。也许多年之后是状元的名号，只会留在档案，一个就读的好高中决定不了人生，成为过去。那群“忠实粉丝”终将散去，有的人成了新状元，那群人转向新状元。人走茶凉，无论人气多高，最终也会散去。

她也有可能会有辉煌的人生，这我不反对；但有的市状元，却碌碌无为。

她的理科很好，数学挺不错，她数学老师也因此扬名立万，接受了不少采访。也因状元的光太耀眼，沾染了光彩罢了，我现在的老师也是那个老师，高兴地，高调宣传，卖力的很，我仿佛“三生有幸”地分到那老师的班上，他讲：“那个状元，乐于学习，甚至到了不让做题非要做的境界。”

一句话，可把我大720班的许多同学目瞪口呆，一些人的惊讶也成了佩服、膜拜。毕竟，“状元”不是所有人都能拿到的，佩服也正常，但不谈事件的真实性，光这个语言就足以令人质疑，“爱学习者寡矣”，以那宣传来说，这人的大无畏学习精神异常珍贵，我们也无从得知事情真相。

这愕然的学习方法我也不知效果如何，改天可以试一下，那老师接着说：“我的上一届学生就希望拖堂，下课了也要做题。”我不敢想象这样的场面，也难以想象，在我脑海里出现的只有学生的叹气，也从中不难知道以后的作业会有多少。

这大无畏学习法还是发扬光大，他们少了对活动的盼望，对于广阔世界的杯葛。

何等的释怀？

万事人之本性，人们追求快乐，我也在伤怀中叹息了。

篇5：机器学习就业前景

目前机器学习的一个比较热门的方向是统计机器学习(另外一个可能是图模型，按照Jordan的说法是机器学习属于频率主义，而图模型属于贝叶斯主义)，对于每一个做统计机器学习的研究者来说，他们大致可以分为两类：一类做统计学习理论相关工作，如泛化界、约简或一致性;一类做优化算法，如支持向量机、Boosting等。作为一个纯统计机器学习的学者来说，我想这两块内容都得了解。优化算法的门槛低点，可能比较容易上手，了解他们并不太难，比如支持向量机本质上是求解一个RKHS上的二次优化问题，Boosting是函数空间上的梯度下降优化问题。统计学习理论的门槛高点，需要的基础数学知识多点，离计算机出生的人比较远，因而常常使人望而生畏。最近本人对统计学习理论这块做了些整理，发现其实这块东西并非如想象的那么难，他们的本质无非是概率集中不等式在机器学习上的应用，下面以泛化界为例讲一下自己对那块内容的理解。

Talagrand说过: “A random variable that depends (in a ”smooth way“) on the influence of many independent variables(But not too much on any of them) is essentially constant”. 中文上的意思是，依赖于许多独立随机变量的随机变量本质上是个常量，举个例子，经验风险就是一个依赖于一个随机训练样本集合的随机变量，因而经验风险本质上应该是个常量。正因为如此，这个随机变量离开它均值的概率就以指数形势衰减，因此这就是泛化界中常见的如下论述：“以1-sigma的概率，作如下论断”的由来。目前使用的各种泛化界分析工具本质上正是基于这个原理，下面介绍下目前主流的三种泛化界分析方法，VC维，R复杂度和稳定性分析。

为了叙述清楚，如一个游戏开始之前需要设置游戏规则一样，这里简单介绍一下机器学习问题设置。统计机器学习研究的问题一般是，给定一堆带标签的训练样本集合，需要从训练集合中学习出一个预测器来，对新的样本进行预测，使得预测结果尽可能的接近它的真实标签。相应的，对统计机器学习理论分析，我们需要做如下一些假设：假设训练样本集合是从一个未知但固定的分布中独立同分布的抽取出来，学习的目标是根据这样一个样本集合，从一个事先给定的分类器集合中挑选出一个分类器，使得分类器的对从同一个分布中随机抽取的样本在给定的一个损失评价下的风险最小。一个需要特别注意的是，在统计学习泛化界分析时，分类器的风险常常被认为是随机样本集上的一个随机变量，这样的随机风险集合(以分类器为索引)在统计上被叫做经验过程。

VC维可能是影响最深也是最早提出来的泛化界分析方法， V是统计机器学习理论的垫基者Vapnic的名称的缩写，这从名称上就验证了VC维在统计机器学习理论的影响力。这块的分析得先从Hoeffding不等式说起，Hoeffding不等式本质说明一组独立随机变量的均值离开它的期望的可能性以指数形式衰减。因此，对于任一给定的分类器F(F与训练样本集合无关), F与每个随机样本结合形成了一个F作用在该随机变量上的新的随机变量(取值0，1，即分对与分错)，这个随机变量的期望刚好是F的期望风险，N个这样随机变量的均值刚好是F的经验风险，因此，我们获得了F在N个训练样本集合上的经验风险偏离F期望风险的可能性的概率描述，为叙述方便，以下简称经验风险偏离F期望风险为偏离情况。然而，这样的概率描述只能针对一个F，它所起作用的那部分训练样本集合上也直接与F相关，而我们的学习是从事先给定的函数空间中选择一个F，因此我们并不能保证Hoeffding不等式作用的那个F就是我们选择出来的F，即使假设我们没看到训练样本集合之前，我们已经知道选择哪个F，我们在推导该F与最优F(函数空间里期望风险最小的F)之间关系时，也需要一个不随样本集合变化的概率描述。因此，我们需要一个对函数空间中的所有F一致成立的偏离情况的可能性的概率描述，这就是泛化界里常说的uniform。当函数空间的势是个有限值时，这种情况比较容易处理，分别对每个F运用Hoeffinding不等式，所有的偏离可能性的和就是存在一个F，它的偏离情况超过一个给定值的概率的上界。反过来说，即是假设空间里的任何函数都以至少一定的概率，偏离情况小于一个给定值。当函数空间的势不是一个有限值时，上面的处理就遇到了问题，因为无穷个偏离可能性的和是个无穷大的数，这样的上界就是个无意义的事。为了处理这种情况，我们的先驱者注意到了以下两个情况：1)假设空间的中所有函数偏离情况的上确界是所有函数偏离情况的上界;2)在任何有限的样本上(比如N)，尽管函数空间的势是无穷的，但是它们作用在有限个样本的分类情况却是有限的(上界是2^N)。如果我们能够找到偏离情况的上确界的概率的一个上界，并且这个上界能够以有限个样本上的某种概率表达出来，我们就能解决问题。具体的做法是，可以证明偏离情况的上确界的概率的一个上界是两个同样大小的从同一分布中抽取的训练样本集合经验风险之差的概率的上确界。然后对后者就可以使用有限假设空间下的Hoeffinding不等式，得出后者偏离情况的概率描述。为了得到比较精确的界的描述，必须刻画函数集合在有限样本上的分类情况，这个分类情况对应的术语叫生长函数，它表示N个样本被函数空间的函数们分成不同情况的最大值。为了计算生长函数，VC维被定义出来，它描述了函数集合分类样本的能力，具体表现为函数集合能够任意分类的最大样本个数。由生长函数和VC维定义马上知道，当样本的个数N小于等于VC维时，生长函数的值等于2^N, 否则生长函数的值小于2^N。这也说明了，一个有限VC维空间的生长函数并非指数增长，从而避免了界的无意义性。Vapnik老前辈已经为我们推导出了生长函数与VC维的关系不等式，将他们之间的关系降到了多项式，因而我们的界从O(1)->O(sqrt(logn/n))。后人在此基础上又提出了一些改进，主要集中在如何让不等式的界更紧，比如比生长函数小的VC熵，对函数能力的更有效描述的覆盖数，还有对Hoeffding不等式的改进版本Bernstein不等式等。VC维这套理论的建立为统计机器学习的理论铺下了坚实的理论基础，从此机器学习变得有理可依，也许这就是机器学习从人工智能中分离出来的一个重要因素之一，然而由于VC维的难以计算，还是给具体应用带来了不便(目前常用的一个事实是，d维超平面集合的VC维是d+1)。

R复杂度的提出，动机之一就是克服VC维的的不容易计算。另外一个原因是某些算法在无穷维空间里也获得了很好的经验性能，然而却不能用VC维解释。比如RKHS中的函数都是无穷维的，在此空间得出的用VC维表达的界是平凡的，无法对实际算法设计提供指导。与VC维类似，R复杂度也是对一个函数集合能力的描述，它描述了函数集合拟合噪声的能力，能力越强，R复杂度越大。R复杂度有两种：一种是期望R复杂度，一种是经验R复杂度，期望R复杂度与经验R复杂度本质上也是经验量与期望量之间的关系，因而也可以用概率集中不等式描述其中的关系，经验R复杂度因为是给定了N个样本的情况，因而更容易计算。与VC维的分析类似，R复杂度的分析也是专注于偏离情况的上确界，与VC维不同的是，这儿使用了一个比Hoeffinding更强大的不等式McDiarmid集中不等式，由Mcdiarmid不等式我们可以得出，偏离情况与期望偏离情况之间的差的概率描述。其中期望偏离情况的分析比较复杂，通过一些列分析可以得出期望偏离情况的一个上界，刚好是函数集的R复杂度，由此我们得到了与VC维类似的一个泛化风险界，其中生长函数被替换成了R复杂度。R复杂度的计算比VC维容易，常常可以根据一些不等式如Cauchy-Schwarz或Jensen不等式求出，另外机器学习大牛们还提供了一些组合函数的与个体函数之间R复杂度的关系的计算公式，因此对于实际应用更有指导意义，比如我们可以从中推导出著名的Margin界。

VC维和R复杂度存在的一个问题是，它们关心的都是整个函数空间的拟合能力，而对算法如何搜索函数空间无关，实际上我们并不需要一个对整个函数空间都成立的界，我们关心的只是我们的算法可能搜索到的函数的泛化能力，此外，描述一个函数空间能力大小的事也不是一件容易的事情。因此，我们需要一个能够仅仅对我们算法搜索出来的解的泛化能力分析的概率表达式子。因此与前面两种分析方法不一样的是，稳定性分析关心的是算法搜索出来的解的偏离情况的概率描述。稳定性描述的是当训练样本集合中的训练样本发生变动时(常常研究一个变动)，算法输出的分类器是如何变化的，用的最多是算法的一致稳定性，它表示，当训练集合中的一个样本被替换或者删掉时，分类器的输出的函数在定义域上变动的最大值，这个最大值称为稳定数，即对应于两个函数之差的无穷范数。有了这个工具后，我们对算法输出的函数的偏移情况与期望偏移情况使用McDiarmid集中不等式，就可以得出偏移情况的一个上界，在对期望偏移情况分析，可以得出期望偏移情况的一个用算法稳定数表示的上界，因此我们得到了一个用稳定数表达的算法输出的函数期望风险的上界。由于我们需要得到一个有意义的上界，因此稳定数至少应该长得像1/N。接下来稳定性分析关心的是，如何计算有效的稳定数的问题，大牛们已经提供了一套在正则化RKHS空间下的算法稳定性的计算公式，可以发现这个空间下的算法的确满足1/N的形式。

统计机器学习推动了机器学习的发展，统计学习理论的建立为统计机器学习奠定了坚实的基础，随着统计机器学习理论的发展，相信不久将来更紧的更容易指导实践的界会被提出来。想做这块研究的人需要一定的数学基础，然而，做出来的东西确很少有实际价值，因此需要慎重对待。好了，改天有空再写写自己对一致性或约简的一些体会。

[机器学习就业前景]

篇6：机器学习的方法是什么

机器学习方法一、从心开始

在先前的Thinking Big Data? Think Bold Questions Instead一文中我指出，在大数据时代，我鼓励人们从一个问题开始学习而不是从一个工具开始。这个道理同样适用于AI/机器学习领域。在我们如今生活的年代，让人兴奋的是我们可以提出真正无所畏惧的问题。因为我们已经不再受到硬件或软件的限制。

首先花时间彻底弄清楚你正在解决的问题的类型。使用“五个为什么”(问为什么?五次)的方法来追朔问题的根源。根据我的经验，我发现了一些常规形式：

Top Line(收入)：哪一个是我们最好/最有利可图的产品、客户、期望等，采取什么行动可以获取最大利益?这是一个扩展的经典市场细分和商业智能报告。使用大数据和人工智能领域的新工具，我们可以分析海量的数据和组，或者做出高精度和细微差别的预测。

Bottom Line (成本代价):在我们的操作过程中，效率低下的地方有哪些，如何优化才能降低成本?这也是一个扩展的传统报表技术。

消费者经验：促使消费者最佳/积极消费经历的因素是什么，要怎么做才可以提升它?除了上面提到的方法和工具，推荐引擎(类似于Amazon和Netflix)在这个领域里也扮演了重要的角色。面向客服服务的自动助手也成为可能。

知识发现/决策支持：我们从已知的信息中能够挖掘到什么新知识，并且应该如何使用它来做出决策呢?这是我个人最喜欢的一个方向，我职业生涯的大部分时间都在做这个。决策支持工具已经出现了一段时间，但技术的进步持续地提高了计算机的处理分析能力，让我们从处理分析能力的限制里解脱出来，不用担心处理能力的不足，从而专注发现。

智能机器/软件：其他领域都集中于使企业或消费者变得更好，然而这一领域专注于创造智能机器来处理世界上特定的问题：从导航真实世界到数据的实时分析和反应。机会仍然存在，即使你不是一个核心软体开发公司。如果你在这个领域有商业理念，你可以永远与那些能给你的生活带来愿景的人合作。

如果这些问题带领你去寻找一个非技术性解决方案，那么请不要惊讶。有时候，最好的解决方案并不是实现一个软件，而是从人以及处理方法上做改进。

比如，我曾被带去帮助一个出版社组织去评估新的分析工具。在挖掘详细信息之后，我发现他们面临的真实问题是“创新者的窘境”。任何一种新技术都可能腐蚀他们已存的商业模式，除非他们先解决自己市场上的混乱。我对此给出了一些适度的技术改进方法，但我还是鼓励他们把大部分精力集中在解决商业模式的问题上。

你可能也会发现，很多传统的商业智能工具都是有必要的，或许你有一个不需要人工智能的大数据规模问题。请牢牢记住，成功往往是问正确的问题，而不是挑选闪亮的新玩具。

机器学习方法二、识别机器学习类别

尽管供应商和算法多的让人有些眼花缭乱，但事实上机器学习方法只有那么几类。首先，从你需要解决的问题开始识别方法，然后你就可以缩小供应商和支持此方法的最佳工具。这看起来可能很明显，但我都不知道有多少次看到一些公司在理解需求或方法之前就开始使用特定的工具了(Hadoop，还有其它的吗?)。

最常见的方法如下：

Feature Extraction(特征提取)：这种方法需要一个类似文本、图像、视频、音频的原始输入，然后提取可以在随后的机器学习算法中使用的相关“特征”和模式。这与其自身并不是息息相关，但却是一个重要的预处理步骤。

Clustering(聚类)：此方法也称作“unsupervised learning(无监督学习)”，它基于相似性原理将原始数据或特征和组对象组放到一起。唯一真正的要求就是对象需要一种比较相似性的手段，例如，比较它们相似或不同的方法。

Classification(分类)：此方法也称作“supervised learning(监督学习)”，分类需要原始数据或特征，以及一个用户定义的类别，然后开发规则将这些对象归入到这些类别中。这种规则接着可以用来预测新的、没有类别的对象。这种技术也有助于标记内容，例如，图片、视频和产品。

Prediction(预测)：此方法根据已知的数据来确定关系，并制定规则，然后预测未来的事件，例如，一个客户的离开(“客户流失”)或一个人会不会买这件商品(“推荐引擎”)。预测的过程真的很有趣，做预测的一个最佳理由就是：谁不想预测未来呢?

该列表看似很短，然而很多公司在实践中都曾在其中绊倒过，简而言之就这几个。即使更先进的解决方案，如谷歌的无人驾驶汽车使用的也是这些基本的构建模块：特征提取(将其三维空间降解为一系列机器可读的对象)，分类(这些物体看起来像一辆车，那些对象看起来像行人)，预测(如果是红灯，我前面的车将会停止)。

这些模块的选择(无论是单独使用还是组合)，取决于你需要解决的问题，并且你可以以你的方式更好地完成一个成功的机器学习项目。

机器学习方法三、选择适合你风险承受能力的技术

一旦你了解了你需要的机器学习的算法类型，最后一步就是评估和选择符合你特定需求的技术。你可能会倾向于使用最富有特色的方法，但这可能会导致组织风险承受能力的不匹配。我看到一些大的、成熟的组织从一些灵活的小公司中选择软件，类似于小公司和IBM这样的大公司。每一次，都在合同的墨水还没干涸之前就出现了问题。

所以，你最好和一个与你的整体策略、理念和风险承受能力在一个等级的供应商合作。领域的变化非常快，一个纯技术的决定是相当短见的。你要有一个能以类似的速度成长和适应的伙伴，这样就不存在任何期望的不匹配。除了技术，还需根据以下几个方面进行评估：

公司成长战略

领导团队

咨询方式(传统的瀑布型，敏捷开发型等)

技术风格(专有的重型研发，集成等)

找到那些与你的企业精神相匹配的公司，如此你才会为你踏上这个旅程找到一个好的合作伙伴。你也可以使用这种评估，故意地移除这些公司。如果你是一个需要更多创新的大型公司，你可以选择一个更富有活力和进取心的供应商，仅仅只是为了将新的思想和精力注入到一个不景气的企业。只是要确保时刻睁开你的双眼，关注着发生的一切。

最后一点看法

在机器学习的嗡嗡声下，伴随的是解决复杂业务问题或改革新产品的真正机会。但在该领域所有的噪音和咆哮下，你需要保持冷静的头脑并以一种理性的方法来研究项目：以全面综合的方式确定项目的需要，选择合适的方法，并评估供应商。做到了这些，你将会领先于你的大部分竞争对手，并成为此领域的佼佼者。

篇7：个人学习总结

光阴荏苒，时间如白驹过隙般流过我的人生，我的大一生活已经结束了。回首我的大学生活的第一年，真是感慨万千;有收获，也有损失;有得意，也有失意。总之是感受颇多。下面我将对我这一年的生活做一个总结。 大一总是充满激情的，我也不例外，对那些未知充满了期待。学习中，对我们每个人来说都算是一个考验吧!从高中那种有人安排有人监督的学习方式转变成没人管没人约束的学习方式，让每个刚步入大学的人来说都有些措手不及，我也不例外。但我明白大一是高中到大学的过渡期，新的教学方式，新的学习方式，一切都不再那么循规蹈矩了。不过在大一第二学期渐渐的适应了周围的环境，渐渐的在学习中找到了规律，那些迷茫和空虚也渐渐消散。时间不长的兼职之路，也让我慢慢的成熟起来，懂得理智的对待身边的人和事。以后的路是自己走出来的，不能靠任何人，只有自己! 宿舍是一个小集体，六个人生活在同一个空间里面，但是各自的生活习性都不相同，这就需要大家互相理解，互相体谅，只有这样才能和平相处，为我们的学习创造一个良好的学习和休息环境。

在上一学年里，我学到了太多的东西。这是我在以后生活、工作中所必需的。我感谢大学里相对这么宽松的自由学习环境，给了我这么多的自由伸展的空间。 大二更忙，同时也更充实，也给了我更广阔的空间去发展，去进步，在这样的有利条件下，我一定会好好利用来之不易的机会，提升自己，升华自己。

总结回顾昨天，我百感交集;面对今天，我信心百倍;展望明天，我任重道远!我想：“既然上帝让我们都能自己掌握自己的命运，那么我就一定要并且也能掌握好我的命运，我的大学将会因为我的不断回顾和展望而更加无怨无悔!

篇8：个人学习总结

在学习中，同时我们遇到了一些难题，希望学校在今后的教学工作中能予以提高、改善。

一是适当增加导师课堂的授课时间。

可以说，国际高级工商管理的学员基本上是利用休息时间进行学习的。虽然，参加的学员具备了较高的文化素养，但是由于课程多、时间紧、任务重，无形给学员的知识消化带来了一定难度。

二是创新学习的方式。

由于参加高级工商管理的学员来自全省各地，统一到杭州参加一定时间的面授，无可非议，但是来自全省各地的学员是非脱产学员，身后还有大量的工作。如何解决工学矛盾，是摆在杭州以外的学员所面临的实际困难，我认为可以采用远程网络教育的方法来实施，这样既可以解决学员赴杭来去匆匆的“赶集”之难，又可提高学员的学习效果。

三是选用教材应更符合实际。

国际高级工商管理的课程，选用的是香港的教材。由于香港与大陆的文化差异，有些教材、作业题的词语在阅读上难以理解，无形给学员的学习带来一定的难度。我认为，应该把香港的教材与大陆的教材进行统一修编，更有利于学员的理解与消化。

四是加强实践交流。

学校可以通过开展研讨会、主题班会的形式，不定期的组织学员进行研讨交流，加强学员之间的友谊，提高学员学以致用的能力。

篇9：个人学习总结

在这次的研修培训中，能够得以和众多专家交流，倾听他们对中学生物教学的理解，能够学习他们的教学技能，对我来说是一次思想上的洗礼，心灵的震撼和理念的革新。

我深深地感到自己教学的肤浅，能力的欠缺。同仁们精辟的论述，独道的见解，新颖的教法，人格的魅力，渊博和知识无不影响着我，感染着我。使我明白我要转变思想，提高能力。转变教学思想，由重知识传授变为能力培养：我们不应该仅仅教给学生知识，还应该教给他们学习的能力，既“授之以鱼不如授之以渔”在教学中，课堂上学生是主体，因此，我们要尽量不要面面俱到的去讲解，要学会放手，让他们有充分的时间、空间自己去学、去探索，让它具有开放性。这样的课堂，有利于培养学生的自学能力、探索能力。

新课堂叫教学注重使学生在现实生活的背景中学习生物学，倡导学生在解决实际问题的过程中深入理解生物学的核心概念，并运用生物学的原理和方法参与公众事务的讨论或作出相应的个人决策。在新课堂下的实际教学中，生物学教师应如何就理论结合实际进行课堂教学呢？

一、课堂导入联系实际

开设生物课首先有一个学科的导入，每一节里又有一堂课的导入，每一部分教学内容之间的衔接自然也存在着导入。若是把导入环节设计成与学生实际生活息息相关的具体内容，必然会引发学生浓厚的兴趣和求知欲，使学生主动地探索新知。

绪论是整个学科的导入，绪论课上得好坏在很大程度上将影响学生的学习情绪，产生先入为主的效果。兴趣是人们力求认识某种事物的心理倾向，也是参与学习的强大力量。夸美纽斯曾说过：“不了解其用途的知识，对学生来说无异于来自其他世界的怪物，学生会毫不关心它的存在，更不会产生掌握它的需求。”那么怎样导入，才能吸引听课的全体学生呢？在介绍了邹承鲁院士的访谈录后，我们可以让学生看一些录像片──这要求我们生物学教师平日做有心人，不断地选择积累资料。这些资料使学生对生物学产生了浓厚的学习兴趣，课下很多学生都在积极讨论，立志学好生物课，为解决我们人类所面临的一些重大难题做好准备。

课堂导入可以多用实例、实验引入学习新内容，如讲述“构成细胞的化合物──无机物”一节时，通过一起发生在某儿童医院的输液事故引入新课，这种联系人类自身生活、生理实际的做法，让学生体会到学习生物知识是有用的。在物质跨膜运输的实例的学习中，可通过巧妙的设计课堂演示实验导入新课，选用我们平时常见的白萝卜，用刀从中间切开得到直径相等的两部分，一部分放在盐水中，一部分放在清水中，一段时间后，发现本来直径相等的两部分不再相等了。为什么会出现这种现象呢？这些与现实生活紧密相连的课堂引入不仅可充分引起学生的好奇和疑问，还可以激发学生的学习欲望。学生想知道问题的答案，就会主动参与到课堂教学的全过程。

二、探究性学习联系实际

倡导探究性学习是新课程改革的基本理念，而探究性学习本身也是将生物学的理论知识与现实生活实践相结合的一种重要的教学方式。探究性学习是对传统教学方式的一种改革：学生将从先前教师指派学习为主的被动学习变为主动参与的主动学习；教学模式也将发生根本的改变，课堂将更多地由先前的教师填鸭式教学变为师生间热烈的讨论、实验、资料收集等活动。探究性学习更注重教师的引导，有效的探究性学习是以教师的有效指导为前提的，这就要求教师首先要注重理论与现实生活的联系，只有教师先做好理论与现实生活的联系才能更好地引导学生进行联系。

如在“酶的特性”一节中，教师可展示一袋加酶洗衣粉，首先让学生注意洗衣粉上的使用说明，强调为什么这种洗衣粉要在60℃以下的温水中使用，那么我们平时使用此洗衣粉时，使用多少度的温水其去污效果最好？这样就会引导学生联系实际，以解决实际问题为目的对影响酶活性的因素进行一系列探究。

三、课外科技活动联系实际

开展好课外科技活动课，将使我们的生物课教学与学生的生活实践联系得更加紧密，有利于培养学生解决实际问题的能力。在生物学教学中，为实现理论联系实际的教学目的，多开展课外科技活动是一种非常有效的手段。当然这需要我们生物教师在开展科技活动课时，选题切合实际，不能好高骛远，脱离学生实际的知识能力水平。要注意研究的内容应贴近当地、当时的生产、生活实际，根据学生的年龄特点、教材上需要延伸的知识点，结合当地的自然景观特点进行选题。

四、重视课后反思

反思是教师专业成长的核心因素。通过批判性的眼光和建设性的思维重新审视教学流程，从理论的高度重新认识一些教学现象，明优缺知得失，谋求改进提高。

五、不忘育人关怀

课堂是学生成就道德的一块园地，让学生在学好知识、增进能力的同时，收获理想的情感、积极的态度和正确的价值观也是备课的重要方面。备课中，我们要根据知识点和课堂情境特点有意设计，有机渗透，如春风化雨，润物无声。

篇10：个人学习总结

习的时候很快就过去。回想这段日子，我真的又很失落过，也有很认真过。很高兴过，而现在就是很珍惜这段经验。马上就要回单位啦，还有很多的事情等着我去做，现在重要的就是对这段时间实习做个报告，也是对自己实习的鉴定。

在五个月的实习生活中。我学会啦很多，也懂得了很多从生活中没有或得到的知识和道理。回顾五个月以来，从那天我真的道经历生活中的挫折和失败，到现在稳重和冷静的我，使我明白了一个道理：人生不可能从在一帆风顺的是，只有自己勇敢的面对人生中的每一个挫折和失败，才能通往自己的罗马大道。在这半年里，我有失落过，烦恼过，悲伤过。有时间觉得自己放手让时间在自己手里溜走，可能是我的缺陷或不足。但我知道这是上天对我的一个考验，但是每次失落的时候我都会反醒过来，告诉自己要清楚自己应该做的是什么，在挫折面前我们应该善于用扬长避短的方法来促进自己，提高自己的综合水平能力。在工作方面虽然自己普通平凡，但我会努力提高，做到最好，不管遇到什么困难我都不会跌倒，我会不懈努力。从以前上班学习情况中，我发现我应该更加发奋学习。

我知道，在这是我人生中的一大挑战。角色的转换，这除了有较强的适应了和乐观的生活态度外，更重要的是学习技能与工作技巧，在这里我知道我将会有光辉灿烂的人生。古人云：“纸上得来终觉浅，要知此事必躬行”。这是一次理论与实践相结合的实习，把理论应用到实践当中并在实践中积累更加丰富的理论知识。在公司领导和指导老师的帮助下我们圆满的结束了实习。在这5个月的实习我总结了如下几点：

1、学习跟得上就可以，而在工作当中就不然，工作中，我们要考虑如何提高工作效率，怎样处理与上级领导、同事的关系，还有在工作当中的不尽人意等事情，这些都要我们以一颗平常心去对待，及时的转变心态会让我们工作更加顺利。

2、计划做事。有了明确的计划，目标才清晰，以至于在工作中不会茫然。在采购部实习的三个多月中，我每天都写工作日志，记录下我要做的事情，然后再总结一下完成状况，日志看似平常，但在无形中提高你做事的效率和工作的有序程度。

3、在生活中只要你留心处处都有学问在，不要总是期盼别人告诉你怎么去做，应该学会思考自己应该怎样去做。留心别人怎么做。

4、不以事小而不为。做大事小事有不同的阶段，要想做大事，小事情必须做好。我们正是实习的阶段，做一些繁琐的小事情，很有必要。工作中我们每个人干的最多的就是去厂区打扫卫生，但我并没有感到烦，而是把它当作我素质培养的大讲堂，正因为这些小事情改变了厂区的环境。这些小事情值得我去做。事情虽小，可过程至关重要。

5、我在实习中的一些体会，同时在实习的过程中我也发现自己还存在一些缺点，如：性子急、愿意推托等毛病，正确的对待自己的缺点和错误，才会使自己的能力提升的更快。

6、只有将理论付诸于实践才能实现理论自身的价值，也只有将理论付诸于实践才能使理论得以检验。同样，一个人的价值也是通过实践活动来实现的，也只有通过实践才能锻炼人的品质，彰显人的意志。必须在实际的工作生活中潜心体会，并自觉的进行这种角色转换。

7、实习，是开端也是结束。展现自己面前的是一片任自己驰俜的沃土，也分铭感受到啦沉甸甸的责任。在今后的工作生活中，我将继续学习，深入实践，不断提升自我，努力的创造更多的价值。这是我这五个月在岗位学习到的岗位知识：

第一：干油泵安全操作规程

《1》干油泵站附近严禁有易燃物品，并保持室内清洁。

《2》处理储油器

油泵堵时，泵拔出要放在可靠牢固的地方。

《3》检查油泵，油道时，严禁靠近转动部位。

《4》严禁在油泵工作是将手放到缸体内。

第二：干油泵岗位即使操作规程：

《1》油脂为干净无杂质的2#里基润滑脂。

《2》换向准确可靠，仪表灵敏良好。

《3》油泵滤网无堵塞，各部无泄漏。

《4》各不润滑良好，油压在813Ma

《5》储油筒油位不得低于油筒的1/2。

第三：干油泵的开停机操作规程：

《1》开机是由操作室通知岗位工检查设备是否具备开机条件。开机前应检查设备是有检修人员，有无其他妨碍是被运转的物品。

《2》确认可开机后，合上事故开关及操作开关。

《3》设备带负荷运转后，在运转所规定时间内，检查换向器是否动作。

《4》是被运转1周期内（即打油—停—打油—停）检查压力表是否再规定范围内，检查各油路是否有漏油现象。

第四：干油泵设备主要技术参数

《1》规格型号DRB2—M235Z

《2》公称压力40Mpa

《3》额定给油量235m/min

《4储油桶容积100升

《5》减速机电机功率1。5KW

《6》适用环境温度0—80度

《7》重量82Kg

第五：干油泵使用要求

《1》对使用者进行培训，掌握电机润滑泵对烧结工艺的作用润熟悉，滑泵的性能和结构的特点，掌握操作维护规程，会填写润滑检卡和定检卡，要求获得上岗操作证。

《2》对使用者进行培训，掌握电机润滑泵对烧结工艺的作用对设备应负责操作，维护，并建立岗位责任制。

《3》使用者必须遵守各种规章制度，认真遵守交接班，维护，保养及安全操作规程等。

第六：安全职责

《1》自觉遵守本岗位安全管理制度和相关规定熟练掌握并自觉遵守本工种安全按操作规程，不违章作业并随时制止他人违章作业，有权制止违章指挥。

《2》积极参加安全生产活动主动接受安全教育和安全知识培训，不断提高安全意识，丰富安全知识增加自我防意识和能力。

《3》负责本岗位工作范围内的危害意识。

《4》掌握本岗位危险源点的分布情况和危险应急预演掌握一般事故应急救援常识和技能。

《5》能够正确使用机械设备和消防设施几个体防护用品。

《6》负责本岗位安全设施和环保设备的检查保证其状态安好，运行正常负责本岗位安全隐患查处与上报并监督整改。

《7》主动提出改进安全生产的意见。

现在，实习已经结束，这次实习内容干油泵的操作，时间虽短只有五个月，但是我获益匪浅，感慨良多，最深的有以下几点：

1、实习时跟人综合能力检验。想要优秀完成工作除了基础知识功底深厚外，还需有一定的实践动手能力，操作能力，应付突发故障的能力，作为一名工作人员，还要有较强的操作能力，同时还要善于引导自己的思考能力。另外还要有较强的应变能力和坚强毅力。

2、此次实习，我深深体会到了操作的重要性。俗话说：给学生一碗水，自己就有一桶水。我对此话深有感触。以往觉得很容易操作的技术，但对有些东西我还是不清楚，感觉很惭愧。以前不知道总以为学习这些东西学得好不好与操作没有多大关系，殊不知工作不是专攻一个方面，而是考察我们的综合水平知识。

俗话说：“活到老，学到老”，我一直在各方面严格要求自己，努力的提高自己，以便使自己更快的适应工作环境。通过实习，勇于解剖自己，分析自己，正视自己，去其糟粕，取其精华，不断提高自身素质。

在五个月的锻炼里，给我仅是初步的经验积累，对于迈向社会是远远不够的，所以在学习生活除外，我会积极参加社会各种实践活动，获得更多的工作经验和社会实践能力。

因此，面对过去，我无怨无悔，面对现在，我努力拼搏，面对将来，我期待更多的挑战，战胜困难，抓住每一个机遇，相信自己一定会演绎

出精彩的一幕。在今后的工作生活中，我会继续努力，在生活上自觉从严要求自己，艰苦朴素，遵纪守法，各方面表现良好。为厂区建设，贡献自己的力量。

以上是我五个月以来的简单总结，在今后的工作中，我要进一步的严格要求自己，虚心学习，争取在各个方面取得更大的进步。

篇11：个人学习总结

总结，就是把一个时间段的情况进行一次全面系统的总检查、总评价、总分析、总研究，分析成绩、不足、经验等。总结是应用写作的一种，是对已经做过的工作进行理性的思考。总结与计划是相辅相成的，要以计划为依据，制定计划总是在个人总结经验的基础上进行的。

光阴似箭，日月如梭。回忆过去种种，我总结一下我这个学期的各方面情况。大概可以归纳以下几个要点。

一、学习上;比起上个学期的学习生活，这个学期没有那时的相对轻松，因为我们开了有关专业知识课程。如;解剖、营养、刚学的时候觉得有些吃力、甚至有些听不懂。但是时间长啦适应了老师的奖开放式也就习惯了这个学期的学习制度慢的跟上啦老师的讲课步骤。有时在双休日阅读课外书，或读一些有关的书。将中的知识记下来。从而提高自己的知识面，拓宽自己的思考角度。在学习上有一样东西是非常重要的，那就是态度，只有有好的态度才能决定好的成败。还有一点我参加啦“兴牧杯”知识竞赛，既锻炼了自己，又使自己的专业知识有所提高，虽说最后的结果不是很理想，但我觉得也是受益匪浅。

二、生活上;和同学们和睦相处，建立好的同学关系，互帮互爱，形成独立的自理自立的良好品德。宿舍是个大集体，八个人生活在同一个空间里面，但各自的生活习性都不相同，这就需要大家相互理解、迁就，只有这样才能和好相处，为我们创造一个良好的学习和休息的环境。这个方面我们宿舍就做的很好。

三、娱乐上除了课上跟着老师学习轮滑课下还和同学去操场、广场去练习花样轮滑，虽然滑的不好，但自我认为有了很大的提高，从中找到了其中的乐趣。有时在空闲时间还玩一些羽毛球，跑步等。俗话说’身体是革命的本钱‘只有一个好的身体，才能使自己更健康。所以在学习中，也要做到劳逸结合。

综合上述，虽然我在这个学期有了一定的进步，可是我仍然存在不少缺点，还有很多需要改进的问题。总之，我要发扬优点改正缺点。大学生活是宝贵的，我要珍惜剩下的读书机会，为自己创造更加美好的大学生活色彩。

【最新大学生学习总结范文】

光阴似箭，转眼间三年的大学生活即将结束，将要跨过大学的门槛迈向社会，回首三年来在大学校园和社会实践的点点滴滴，感触颇多。

XX年9月，我怀着一丝失落和一份埋藏心底的希望办理了XXX学院的入学手续，开始了我的大学生涯。在接下来的几年中，我在学校与老师的帮助下不断的充实自己，为实现人生的价值打下坚实的基础。世间万物并不完美但是我希望自己能够具有追求完美的精神。

大学期间，我始终以提高自身的综合素质为目标，以自我的全面发展为努力方向，树立科学的人生观、价值观和世界观。在学习上，我注意运用学习方法，注重独立思考。老师总是说“授人以鱼不如授人以渔”，“渔”才是我们多年来学习所要获得的重要技能。具有分析问题的能力，能够找到解决问题的方法，这才是教育的真正目的。坚持独立思考、完善学习方法也是我这三年来最重要的收获之一，使我能够不断地取得更好的成绩。当然，在学习我也走过很多弯路，正是这学经历使我我深深的体会到了古人所说的“业精于勤，荒于嬉;行成于思，毁于随。”的深刻含义。

在大学的这三年时间里我过的非常的充实，不仅参加了学校社团、做奥运志愿者、勤工俭学等活动。三年如一日，同学们每天的点点滴滴都沁进了我的心里。

在学习之余，我也很喜欢学习一些其他专业的知识。有句话叫“知识就像大海”，我觉得这句话已经过时了。在我看来，知识就像空气，生活才像海洋。我们每天都在生活的海洋里拼搏，你要想保持浮在海面上就离不了空气。在大学的选修课上我学习了很多经济与文化方面的知识。我还在网络上找到了很多其他大学、其他专业的教学视频，通过对这些专业课程的学习，我不仅增长了知识、思维方式也逐渐趋于成熟。对问题的思索不再局限与自己单一的角度与深度，学习能力也在不断提高。

“谋事在人，成事在天”这句古谚包含着深刻的道理，没有人能让未来按照预想的去发展，但是我们可以把握自己。总结大学生活，最重要的还是学会与同学相处。大学中的同学来自天南海北，各有各的生活习惯，各有各的风俗传统，在大学生活的我们该学会的不只是包容，更应该是学会尊重。尊重相异见解、尊重别人的风俗习惯、尊重不同的价值观人生观，总之要学会尊重差异。

在大学的几年时间，我有以下几点体会。

1、自我尊重

一般说来，这是容易理解的，但是在我们做事的时候往往难以每次都认真实施。自我尊重，不只是内心的自我承认，自我肯定。对外也要注意自己的形象，努力让别人看到一个整洁、亲切、温和的自己，在尊重别人的同时也是一种自我尊重。

2、坚持正直

的确，这个社会有很多让人不满意的地方，尤其是当你真正步入社会做事情的时候。但是我们不能因为一点点不如意就抱怨，更不应该有一点点挫折就产生仇视心理。有句话叫做：“你可以不诚实，但是不可以不保持正直”。说的不完全正确，但是也有一定的道理。诚实固然是一种很好的品质，但是一味的诚实在复杂的环境下可能演变成愚昧。但是，无论在我们处事还是生活中，正直都是必须永远坚持的。

3、为别人着想

现在的社会需要合作，合作的基础是团队，忽视别人很多时候就等同于忽略了自己。老子说过“圣人退其身而身先，外其身而身存。”这在不能不说是一种非常实用的中国智慧。为了团队利益的实现而暂时退一步不仅有助与团队利益的实现，同时也是为人处事的应有之道。在生活中无论是和谐的寝室环境还是复杂的社交圈都需要你不断的付出，随时随地的为别人着想。

4、适应环境

这是我们这一代大学生最需要的基本能力。现在社会，是一个飞速变化的社会，一个激烈竞争的社会，适者生存在这里无需用语言来解释。让自己适应环境，让环境接纳自己是我们跳进这个社会圈首先必须学会的。然而，很多人都还没有意识到这一点，整天抱怨，做一些消极的事情，白白浪费了自己宝贵的青春。我们既然生在这个时代就应该要有敢于面对现实，坦诚接受现实，勇敢改变现实的精神。当我们刚刚走上社会，我们和一个没有学历的打工者一样，都是出卖劳动力。很多方面我们甚至都赶不上他们，这时就需要我们放下自己固有的偏见，踏踏实实工作，从点点滴滴干起，通过自己的实力展现自己价值，这样才能真正体现我们所受过教育的价值。

篇12：个人学习总结

时间的飞逝，一转眼一个学期就过去。在这个学期的助理物流师基础知识与实操的课程学习中，我收获了不少的东西。 首先，在这门课的学习中的不足点，我偶尔开一下小差、注意力不够集中。虽说我上课偶尔不认真听课，但是在做一些课堂作业时，我还是积极的参与到了其中，并及时的把之前没听的知识点补回来，通过问同学的形式。

通过理论课程的学习，让我进一步的知道了作为一名物流管理专业的学生应该要具备那些能力。首先，学习理论的知识，能够让我们知道现代物流的含义和在物流作业中我们所要注意的细节，能够让我们清楚的去分清物流流程的每个环节，并对其作进一步的划分和合理安排物品的存放；且可以加强我们对专业知识掌握，从而时常提醒自己要从哪个方面去了解物流。我们要从哪些方面去了解现代物流的运输功能、仓储功能、包装功能、装卸搬运功能、流通加工功能、配送功能、信息服务功能。通过课本的学习，让我们很快的了解了这些要点。虽说课本能够让我们知道它们的含义和详细讲解，但仅仅为了解这些是远远不够的。因为我们毕竟还未从事过那些事，所以对它们还是未能上升到理性的认识。因而，我们在掌握专业知识的同时，也要结合实际情况进一步的去了解它们。

理论知识的学习，对于我们来说是很枯燥的，并且也是难学懂的。因为我们虽然经常接触物流，可我们并不知道物流的一些术语，且对于一些专业名词，我们是从未见过，哪知道从哪里入手去了解它啊！但是，既然选择了物流管理专业，我们就必须端正学习的态度，想办法去解决那些问题，因为只有这样才能让我们学好这个专业。

在技能操作方面的学习中，我们必须要掌握好每个环节的各个细节，因为技能的操作往往是我们出错最多的地方。在企业中，如果有一个操作错了，那么就有可能会影响它下一步的开展，也可能会减少该企业的经济收入。因而，在学习操作方面的知识时，我们要结合课本或结合一些实际事例去充分理解它。

在技能操作方面，我个人认为注重细节是比较关键的。因为在这个学期的学习中，我在操作这方面总有一些出错的地方，以至于后面的操作总进行不下去，最后导致了一份作业流程混乱。

经过这个学期的助理物流师基础知识与实操的学习，我最终总结出了一句话，那就是如果我们要想学好这个专业，那就必须端正好自己的学习态度、掌握好理论知识和技能操作，并且要熟悉物流过程中每个环节中的每一个细节。

篇13：个人学习总结

首先，了解公司历史沿革与公司机构、企业文化。

开始培训的第一天就是介绍单位的历史沿革，芮书记介绍得很详细，仿佛带领我们重走过这50多年的风雨，见证企业的进化，也了解到了其中的艰辛。这使我们更加珍惜现在来之不易的今天，激励我们更加努力去建设辉煌的明天。

在同一天，张书记为我们介绍了公司现在的组织机构，使我们从宏观上了解公司的各大部门及其主要职能，为以后联系工作，提高工作效率做好铺垫。张书记还为我们详细地介绍了本公司的企业文化。在我工作的3个月来，我感觉公司的工作氛围、人际交往甚至是走在公司的路上都是有激情而又放松的。有激情是因为在工作中能学习到很多的知识与技巧，放松则是心理上的，这正是“工作着并快乐着”的感觉，让我感到无比的满足。

第二，培训使我对公司主要业务有了基本的感知与认识。

我在公司的档案室工作，在学校学习的也是专业的档案知识，可以说，对于勘察测量这方面来说，我完全是个门外汉。这一次培训，是我第一次系统接触这方面的知识，真是受益不少，学到了很多新的知识。

经过几次专业知识的培训，我大致了解了公司的主要工作任务，大概分为勘察、测量、岩土试验、测试这几大方面，并分别有对应的部门负责。比如说工程师办公室主要负责岩土工程工作，主要有勘察、设计、治理、检验、监测;测试中心主要负责原位测试、桩基检测等等。并且我对其主要工作流程以及一些术语也有了大致的了解，总算不会像刚来的时候一样，连公司的主要业务都不清不楚了。

第三，学习了公司的安全管理与管理体系方面的知识

用了一天的时间，我们系统学习了安全方面的知识与公司管理体系方面的知识。我想这对于我们应届毕业生来说，还是比较陌生的知识。我认为其目的就是为了一、保证安全生产;二、提高工作效率、三、提升企业形象。最终的目的就是使利益最大化。在这基础上有很多理论的知识与制度，这还需要我们在平时的工作中就注意，比如安全，在任何一个细小的环节中我们都要注意安全的问题，比如人走断电、防火、防盗，还有特别是在施工现场的一些用电安全、人员安全等。这些在实际工作之后可能才能注意到更多问题，并写入制度，使安全管理更加规范。

公司是本行业第一批获得管理体系三标合一的公司，并有符合公司实际情况的管理方针。在学习中我们学习到了一个以不变应万变的管理模式，也就是pdca循环：从play(计划)到do(实施)到check(分析检查)到action(持续改进)。不管是qhsems、ems、ohsms，这一循环始终贯穿其中。仔细看，这一循环也适用于我们生活各方面，这其实也就是一个经验积累的过程，从不会到会，从不好到好，从好到更好的一个过程。我相信，这个简单而明确的循环会伴随我一生，成为我不断进步的标尺。

第四，学习了公司档案与人事方面的知识

最后一天我们首先学习了公司的档案管理制度及公司档案室的主要职能。由于我是在档案室工作，并且已经进行过2个月的实习，对这一方面比较熟悉。我认为档案的价值在于利用，在别人需要资料的时候，能快速及时地找到所需资料是档案是档案人员最主要的职责。公司的档案室已有了50几年的历史，制度健全，库房分类明确。在实习中，我就深深的体会到，我没有选错单位。有好的基本建设，有好的师傅，真正的让我能学以致用，并能通过实践体验更好地掌握理论知识。公司档案室还兼管着规范与杂志的管理，并有专门的阅览室，是专业技术人员能及时了解新规范掌握行业新动态。

篇14：个人学习总结

我是本院血液净化中心的一名护士，20xx年x月x日有幸参加了第二届血液净化专科护士培训班。两个月的培训收获了丰盛的果实，现向院领导护理部汇报如下：

（一）济南初印象

6月份的济南骄阳似火，我的目的地是燕子山南段的72433部队招待所，这里环境清幽，是个学习的好地方。吃饭、住宿、学习在同一栋楼上，因为课程安排的紧，周六周日都没有休息。

给我们授课的都是各大医院血净中心的护士长，肾内科的主任、副主任医师，还包括其他专业的带头人。短时间内大量课程的积累使每个学员倍感压力。大家把休息时间都利用起来，课上积极同老师交流，课下同学们相互交流，晚上温故而知新。来的学员其中不乏护士长，副护士长等科室骨干，大家都埋下身来虚心求教，这种学习氛围内如同一场斗争，你追我赶，谁都不愿意落伍。

一个月的集中理论授课使我系统的学习了血液净化的基本知识及相关知识，打破了传统的师傅带徒弟只会做不会说的模式，逐步从似懂非懂到思路清晰，平常工作中所遇到的疑问也逐一得到解答。在最后的理论考试中，我取得了令自己满意的成绩。

（二）转战青岛

理论学习结束后，就要进入青岛市中心医院实习，来青岛的三天都在下雨，雾蒙蒙的空气非常潮湿，卫生间的镜框上都长满了黄霉。但是这阻挡不了我们学习的渴望。

第二天我们便来到了医院，这里是我们集中学习的地方，示教室有两套教学系统。每天早上参加完交班会后,我们到这里来，安护士长给我们安排的理论授课。以及她本人亲自给我们答疑解问。

青岛市中心医院血净中心拥有全山东最先进的水处理器：德国劳尔水机。下图为王工为我们讲解的水处理系统的组成和维护：

青岛中心医院血净中心的季博士在同我们进行病例讨论：

7月x日，市立医院的实习学员来参观，中心医院的赵慧带教员向大家介绍了她所负责的健康宣教圈。

在这里我们参加了中心医院别开生面的护理质控会，针对一个月来质控小组发现的问题大家各抒己见，提出解决问题的办法。对于短时间内不能彻底解决的问题，实行分阶段、分批解决的方案。

沙场点兵，下面是出科前每个人所面临的操作考试，而此时大家都显得异常镇定。透析器，透析管路在大家手中是最熟悉不过的工具，一切操作都自然流畅起来。

（三）总结

在临床实习中问我深刻的体会到了青岛市中心医院先进的管理模式，优质的服务，严谨的工作态度以及浓郁的学习氛围。同时也使我认识到自己工作中的不足之处，在今后的工作中需要付出更多的努力来逐步提高，我想这段学习经历对我今后的人生是一种激励和促进。人生只有在不断的经历与思考中才能不断的进步，不断地领略人生至美的景致。

最后衷心的感谢院领导，护理部和科主任给我这样一次学习和提高的机会，我会在今后的工作中继续努力，不断学习，充实和提高自己。

篇15：个人学习总结

首先非常感谢基金会为我提供这次去香港交流学习的机会，令我从中获益匪浅，下面我将个人学习心得总结如下：

一、香港宁养的服务是我们内地发展标杆

自1982年第一家临终关怀小组在香港圣母医院成立以来，香港宁养服务已经切切实实的走过了29年，时至今日，令我们在参观和学习的过程中时刻感受到其服务内容的全面、宁养团队的高度专业化、职业化以及伴随宁养服务产生的社会经济、文化效益的巨大影响力。

我认为，香港的宁养事业举得今天的成就，除了香港社会经济的富庶、文明的先进之外，离不开政府在公共政策上的支持、离不开普通民众间互助互爱的精神支持、离不开每一个宁养服务工作者的点滴付出。香港的宁养服务的受益于香港社会方方面面的发展。

我内地发展宁养服务至今也已经10余年，在举得长足稳定的发展的同时也受困于社会影响力微弱、缺乏政府公共政策上强有力支持、缺乏社会资源支持、缺乏专业人才支持等等不利因素，在一定程度上影响了宁养服务质量的进一步提升。

对此我个人认为今后可从一下做突破

1、进一步加强宁养服务在学校、企事业单位、各类媒体及社区中的宣传;并向人大代表及政协积极建言，获得政府在公共政策上的扶助，使宁养服务获得更多力量的支持。

2、做好义工队伍的招募和培训工作，充分调动义工队伍的积极性、和创造力。用互助互爱的精神建立一个友爱、安全的社会。

3、积极其他基金会以及NGO服务组织的合作

4、引进专业的人才

二、个人收获

1、生死教育。在新界的屯门医院参观中，我发现除了他们硬件条件的一流之外，院内摆设了很多在植物、还有金鱼缸，墙上也挂着“春”“夏”“秋”“冬”的壁画;期间蕴含的 “生死乃自然”的生命哲学，睿智间对生命多了一一份思考和尊重。我想，作为一个宁养义工，自己也必须认真思考着生的价值，死亡的意义;只有这样才能回答患者所问的“为什么得癌症的是我”等等困惑，并引导其积极向上。于己而言也有很大裨益。

2、沟通技巧的领悟和提升。通过教学视频和现场角色扮演，我更深刻的体沟通真是一门伟大的艺术!今后在宁养服务中，我将更加重视这一方面素质的提升。

3、义工结构的合理化建设。

与内地的学生义工为主体不同，香港义工主要由社会人士组成，如：家庭主妇、退休的老人、职场人士、曾经的病患及其家属构成。由此香港义工服务内容变得非常丰富，以我参观的新界屯门医院日间宁养中心为例，有：探访病人、节日特别活动、光影留情、陪伴复诊、手工活动、书法教学、预备茶点、打麻将等等。义工根据自己的兴趣爱好提供服务，病患也根据自己的兴趣爱好来参加活动，获得非常好的收效。

相对于学生义工而言，他们有几个非常大的特点：

A、服务具有连续性、培训具有连贯性、

B、拥有丰富而广阔的社会资源

C、服务专业化明显

今后，积极吸收社会义工将是我们发展的方向。

4、义工团队的培训工作的思路和方法的扩展

广西民族大学宁养义工团队刚成立不久，在专业服务水平上具有很大的欠缺，本次交流学习中香港方面的义工培训和服务安排中，做到生死教育、防感染自我保护教育、按不同的兴趣爱好分配自愿工作的方法等皆可吸收借鉴。

5、联系社会资源的思路的扩展

在内地我们做活动的时候总觉得会受困于经济等因素干扰、使得一些活动我们不敢做不敢想，造成了非常大的遗憾。本次交流过程中，我发现香港方面有3个项目非常值得学习：

a) 免费游迪斯尼计划

b) 免费理发服务

c) 免费全家福照

这些活动无一例外都是合理、有力的利用了社会资源。内地社会经过多年的发展，经济水平和慈善文化都获得了比较大的进步，而我们恰恰忽略了这一点，所以，在今后服务中我们将借鉴香港经验，扩展社会资源。

三、后记

本次香港之行，给我留下了深刻印象，使我对宁养服务理念和为未来的发展有了更好的认识，从香港带回信心和希望的同时我深感自身所肩负的责任。我希望把自己学到的理念和服务运用至内地，提升宁养服务的水平，让宁养事业获得更多人的支持，让身患癌症的患者在生命的最后岁月可以平静、积极、有尊严的面对死亡。

最后，我希望自己能更加尽到自己的一份责任和能力，使得我们内地宁养事业的未来一定会有更好的发展!