摘要：统计学习理论（英语：Statistical learning theory），一种机器学习的架构，根据统计学与泛函分析（Functional Analysis）而建立。统计学习理论基於资料（data），找出预测性函数，之后解决问题。支持向量机（Support Vector Machine）的理论基础来自於统计学习理论。。...统计学习理论（英语：Statistical learning theory），一种机器学习的架构，根据统计学与泛函分析（Functional Analysis）而建立。统计学习理论基於资料（data），找出预测性函数，之后解决问题。支持向量机（Support Vector Machine）的理论基础来自於统计学习理论。。
学习是获得新的理解、知识、行为、技能、价值观、態度和偏好的过程。 人类与其他动物和一些机器都具备学习能力；也有证据表明某些植物具有某种学习能力。 有些学习是直接的，由单一事件（例如被热炉烧）引起，但许多技能和知识是从重复经验中积累起来的。学习引起的变化往往持续一生，很难区分似乎“丟失”的学习材料和无法恢復的材料。。
xue xi shi huo de xin de li jie 、 zhi shi 、 xing wei 、 ji neng 、 jia zhi guan 、 態 du he pian hao de guo cheng 。 ren lei yu qi ta dong wu he yi xie ji qi dou ju bei xue xi neng li ； ye you zheng ju biao ming mou xie zhi wu ju you mou zhong xue xi neng li 。 you xie xue xi shi zhi jie de ， you dan yi shi jian （ li ru bei re lu shao ） yin qi ， dan xu duo ji neng he zhi shi shi cong zhong fu jing yan zhong ji lei qi lai de 。 xue xi yin qi de bian hua wang wang chi xu yi sheng ， hen nan qu fen si hu “ 丟 shi ” de xue xi cai liao he wu fa hui 復 de cai liao 。 。
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强化学习（英语：Reinforcement learning，简称RL）是机器学习中的一个领域，强调如何基于环境而行动，以取得最大化的预期利益。强化学习是除了监督学习和非监督学习之外的第三种基本的机器学习方法。与监督学习不同的是，强化学习不需要带标签的输入输出对，同时也无需对非最优解的。
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半监督学习（英语：Semi-supervised learning）是机器学习的一个分支，它在训练时使用了少量的有标签数据（Labeled data）和大量的无标签数据（Unlabeled data）。半监督学习介于无监督学习（训练数据全部无标签）和有监督学习（训练数据全部有标签）之间。半监督学习旨在缓解训练数据中有标签数据有限的问题。。
运动技能学习（英：Motor learning）指学习动作技能。 Knowledge of Result Knowledge of Performance 亚当斯（英语：Jack A. Adams）在1971年中提出一个运动技能学习的理论。其理论分开两个阶段，主要描述单个重覆性动作的运动学习过程。 Verbal-motor。
在统计学和机器学习中，集成学习（英语：Ensemble learning）方法使用多种学习算法来获得比单独使用任何单独的学习算法更好的预测性能。不像统计力学中的系综通常是无限的，机器学习集合仅由一组具体的有限的可替代模型组成，但通常允许在这些可替代方案中存在更灵活的结构。 监督学习。
基于人类反馈的强化学习（英语：reinforcement learning from human feedback，简称RLHF），包括基于人类偏好的强化学习（reinforcement learning from human preferences），是一种直接根据人类反馈训练“奖励模型”的机器学习。
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深度学习（英语：deep learning）是机器学习的分支，是一种以人工神经网路为架构，对资料进行表征学习的算法。 深度学习中的形容词“深度”是指在网络中使用多层。 早期的工作表明，线性感知器不能成为通用分类器，但具有非多项式激活函数和一个无限宽度隐藏层的网络可以成为通用分类器。 深度学习是机器学习。
自动化机器学习(英语：Automated machine learning，AutoML)是將机器学习应用於现实世界问题的任务自动化的过程。自动机器学习可能包括从原始数据集开始到构建准备部署的机器学习模型的每个阶段。它简化了机器学习的应用，因为它从数据加载、建模和模型自动简化整个机器学习。
学习的、修完英语专业基础阶段教学大纲规定课程（第三学年）的本科生。不脱产的三年制大专生，必须在第三学年时方可报名参加专业英语四级测试。 重点外语类院校中，非英语专业的本科生中当年参加英语六级考试且成绩在600分以上，可参加当年专业英语四级考试。 全国大学英语四、六级考试 全国高等学校英语专业八级考试。
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自主学习又称自修，是一种教育与学习的方法，是指自己对自己设立並实行个人教育计画。相较於其他教育学派，自主学习者认为自主学习就是自己为自己作选择，並为这些选择负责。没有人能替別人作决定，每个人都应拥有为自己做主的权利。这和把他人或环境指使造成之影响之责任归因於环境或別人的態度相反。 从自主学习者的。
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监督学习（英语：Supervised learning），又叫有监督学习，监督式学习，是机器学习的一种方法，可以由训练资料中学到或建立一个模式（函数 / learning model），並依此模式推测新的实例。训练资料是由输入物件（通常是向量）和预期输出所组成。函数的输出可以是一个连续的。
Q-学习（英语：Q-learning）是强化学习的一种方法。Q-学习就是要记录下学习过的策略，因而告诉智能体什么情况下采取什么行动会有最大的奖励值。Q-学习不需要对环境进行建模，即使是对带有随机因素的转移函数或者奖励函数也不需要进行特别的改动就可以进行。 对于任何有限的。
000名，活跃用户607名。 简单英语维基百科使用比原先英语维基百科较少的字词及较简单的语法。两者的区別不仅於此，简单英语维基百科著重面对那些有特別需求的特別读者群：学生、儿童、翻译家、学习受障者。 直到原先的英语维基百科有超过15万项条目，以及其他七种语言的维基百科分別有超过1.5万项条目，才有人开始在简单英语。
经验学习曲线又称经验曲线或改善曲线，是一种表示生产的单位时间与连续生产单位之间的的关係曲线。 学习曲线效应及与其密切相关的经验曲线效应表示了经验与效率之间的关系。当个体或组织在一项任务中习得更多的经验，他们会变得效率更高。这两个概念出自英语谚语：“实践出真知”。 学习。
线上学习（英语：Online Learning）是一种透过网际网路工具来学习或训练的方式。线学习发展趋势是职业考试和个人能力提高，將一种方便、效率、低成本的学习模式。分为两类： 职业考试，个人技能提高。 企业內的线上学习是让员工透过网际网路或企业內部网路的工具来进行遥距教育，由企业人力资源部门承办教。
学习强国是由中共中央宣传部主管，以中国共产党总书记习近平的讲话和思想为主要内容的理论学习平台。该平台集新闻聚合、即时通讯和社交网络等功能于一体，包括移动应用程序端（App）及网站，于2019年1月1日上线。「学习强国」的命名一语双关，可以理解为「学习近平，把国家变强国」，其标志中「学习。
背诵式学习（rote learning），又称机械学习，是一种单纯依靠反覆地记忆学习材料，而避免去理解其复杂内部和主题推论的学习方法，也就是不断重复基本知识与技巧的学习方式。这学习方式由美国心理学家奥苏伯尔提出，是一个与有意义学习、联想学习（associative learning）、间隔重复学习和主动学习（英语：Active。
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深度强化学习（英语：Deep reinforcement learning，简称 Deep RL 或 DRL）是机器学习的一个子领域，结合了强化学习和深度学习。强化学习探討如何在尝试错误的过程中让智慧型代理人学习做更好的决策。深度强化学习採用了深度学习的方法，让智慧型代理人可以直接基於非结构化资料。
中式英语（英语：Chinglish）是一门具有中文特色的独特英语方言，是中国人说英语的一种形式。中式英语可以视作英语受汉语影响而产生的皮钦语 （混杂语言） 。中式英语具有一些独特的词汇和短语，这些內容大多是在汉语的语义上，通过合理的构词法等法则转换到英语的，这使得在其他英语。
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