个人机器学习与数据挖掘思维导图

代表人物：斯皮罗 认知灵活性理论 观点：主张一方面要提供建构理解所需的基础，同时又要留给学生 广阔的建构空间，让他们针对具体的情景采用适当的策略。解释了 如何通过理解的深化促进知识的灵活性应用。
结构良好领域
初级知识获得
传统教学
结构不良领域
高级知识获得
随机通达教学
成就目标 能力增长观 自我卷入 能力实体观 任务卷入 自我效能感 期望 行为 效能期望 结果期望 结果 直接强化 强化 替代强化 自我强化
学习迁移 学习迁移的含义 新旧学习间相互影响
作用
迁移理论
经典理论 形式训练说 训练发展官能 相同元素说 元素决定迁移 概括化理论 强调原则原理
迁移条件与促进 促进 条件 迁移类型 明确教学目标 相似性 效果 正迁移 零迁移 负迁移 原认知结构 注意材料内容 正迁移 横向迁移 纵向迁移 学习的定势 分析迁移种类 特殊迁移 启发概括总结 范围 一般迁移 逆向迁移 教授认知策略 方向 顺向迁移 善于反馈归因 程度 自迁移 近迁移 远迁移 思维 低通路迁移 高通路迁移 现代迁移理论 符号性图式理论 图式匹配-----决定 表面特性-----影响 结构匹配理论 表征匹配则可产生迁移 结构特征或本质关键 特征的匹配起决定作用 情境性理论 相互作用 环境 个体 动作图式 迁移1 情境1 迁移1 情境2 迁移1 情境3
认知灵活性理论
结构良好领域
初级知识获得
传统教学
结构不良领域
高级知识获得
随机通达教学
社会建构主义理论与应用
生成学习理论
提出者：维特罗克 观点：学习的生成过程就是学习者原有的认知结构--已经储存在长 时记忆中的事件和脑的信息加工策略，与从环境中接受的感觉信息 相互作用，主动的选择信息和注意信息，以及主动地建构信息的意 义。

（3）池化操作：对于输入的图片，选择最大池化或平均池化对其进行压缩，以加 快神经网络的运算速度。在卷积神经网络中通常会在相邻的卷积层之间加入一个 池化层，池化层可以有效的缩小参数矩阵的尺寸，从而减少最后连接层的中的参 数数量。 池化的作用：对数据进行下采样，减少运算参数量；降低了图像的分辨率，加快 计算速度和防止过拟合。
创建一个等距的一维数组
numpy.logspace()
创建一个等比数列
np.random.rand(10,10)
创建10行10列的数组（范围在0-1之间）
切片
均匀分布
np.random.uniform(0,100)
创建指定范围内的一个数
生成均匀分布随机数，指定随机数取值范围和数组形状
np.random.randint(0,100)
获取到具体的每个键和值
遍历字典
单独获取键和值
字典函数
len(dict),str(dict),type(dict)
字典方法
Set 集合
set是一组key的集合 集合间的运算
总结
变量
全局变量 变量名
函数外定义的变量
要在函数内给一个全局变量赋值时，需要先用global关键字声明变量，否则编译 器会尝试新建一个同名的局部变量
有标签样本{特征，标签} 无标签样本{特征，？}
数据的特定实例x
样本
检查多个样本并尝试找出可最大限度地减少损失的模型，这一过程称为经验风险 最小化
首先对权重w和偏差b进行初始猜测
构建模型
可将样本映射到预测标签
然后反复调整这些猜测 直到获得损失可能最低的权重和偏差为止
模型训练要点
模型
不断迭代，直到总体损失不再变化或至少变化极其缓 慢为止

六年级数学上册思维导图第一部分：数与代数1. 数的认识整数自然数负整数整数的性质（奇数、偶数、质数、合数）分数真分数、假分数、带分数分数的性质（约分、通分）小数小数的性质（四舍五入、大小比较）2. 代数代数式单项式、多项式代数式的运算（加减乘除）方程一元一次方程方程的解法（移项、合并同类项）第二部分：空间与图形1. 几何图形线段、射线、直线角锐角、直角、钝角、周角角的性质（对顶角、邻补角）三角形三角形的分类（等边、等腰、直角、锐角、钝角）三角形的性质（内角和、外角和）四边形平行四边形、矩形、菱形、正方形四边形的性质（对角线、周长、面积）圆圆的性质（半径、直径、周长、面积）2. 空间图形立体图形长方体、正方体、圆柱、圆锥立体图形的性质（表面积、体积）视图正视图、侧视图、俯视图第三部分：统计与概率1. 统计数据的收集与整理调查表、统计表数据的表示条形统计图、折线统计图、扇形统计图数据的分析平均数、中位数、众数2. 概率概率的定义事件发生的可能性概率的计算简单事件、复合事件第四部分：综合与实践1. 数学综合数学问题解决应用题、探索题数学活动数学游戏、数学实验2. 数学实践数学与生活数学在生活中的应用数学与技术数学在科技中的应用六年级数学上册思维导图第一部分：数与代数1. 数的认识整数自然数负整数整数的性质（奇数、偶数、质数、合数）分数真分数、假分数、带分数分数的性质（约分、通分）小数小数的性质（四舍五入、大小比较）2. 代数代数式单项式、多项式代数式的运算（加减乘除）方程一元一次方程方程的解法（移项、合并同类项）第二部分：空间与图形1. 几何图形线段、射线、直线角锐角、直角、钝角、周角角的性质（对顶角、邻补角）三角形三角形的分类（等边、等腰、直角、锐角、钝角）三角形的性质（内角和、外角和）四边形平行四边形、矩形、菱形、正方形四边形的性质（对角线、周长、面积）圆圆的性质（半径、直径、周长、面积）2. 空间图形立体图形长方体、正方体、圆柱、圆锥立体图形的性质（表面积、体积）视图正视图、侧视图、俯视图第三部分：统计与概率1. 统计数据的收集与整理调查表、统计表数据的表示条形统计图、折线统计图、扇形统计图数据的分析平均数、中位数、众数2. 概率概率的定义事件发生的可能性概率的计算简单事件、复合事件第四部分：综合与实践1. 数学综合数学问题解决应用题、探索题数学活动数学游戏、数学实验2. 数学实践数学与生活数学在生活中的应用数学与技术数学在科技中的应用第五部分：数学文化1. 数学史古代数学家毕达哥拉斯、欧几里得、阿基米德数学发展几何学、代数学、概率论2. 数学趣闻趣味数学问题数独、魔方数学谜题算术谜题、几何谜题第六部分：数学思维1. 逻辑思维条件推理假设、演绎、归纳逻辑运算与、或、非2. 创新思维数学建模实际问题转化为数学问题数学创造数学猜想、数学证明六年级数学上册思维导图第七部分：数学与艺术1. 数学与音乐音乐中的数学音阶与比例、节奏与分数音乐创作音乐与数学的结合2. 数学与美术艺术中的数学黄金分割、对称性艺术创作几何图形在艺术中的应用第八部分：数学与游戏1. 数学游戏逻辑游戏猜数字、解谜题策略游戏象棋、围棋中的数学策略2. 数学竞赛数学奥林匹克竞赛题目、解题技巧数学竞赛准备竞赛策略、心理调整第九部分：数学与科技1. 数学与计算机算法编程基础、算法设计数据处理数据库、数据分析2. 数学与工程工程设计数学在工程中的应用工程计算工程问题中的数学模型第十部分：数学与社会1. 数学与经济经济模型经济学中的数学应用财务计算利息、投资、保险2. 数学与政策政策分析数学在政策制定中的应用公共服务数学在公共服务中的角色第十一部分：数学与自然1. 数学与物理物理定律牛顿定律、能量守恒数学工具微积分、向量分析2. 数学与生物生物统计数据分析、概率模型生物计算数学在生物研究中的应用第十二部分：数学与未来机器学习数学在机器学习中的应用神经网络、深度学习2. 数学与可持续发展环境模型数学在环境保护中的应用可持续发展数学在可持续发展策略中的角色。

第3章 学习分类基于图像大小 进行分类
3.1 设置问题 3.2 内积
3.3 感知机 3.4 线性可分
3.5 逻辑回归 3.6 似然函数
3.7 对数似然函 数
3.8 线性不可分
第4章 评估评估已建立的模型
4.1 模型评估 4.2 交叉验证
4.3 正则化 4.4 学习曲线
第5章 实现使用Python编程
出场人物介绍
第1章 开始二人之旅
1.1 对机器学习 的兴趣
1.2 机器学习的 重要性
1.3 机器学习的 算法
1.4 数学与编程
第2章 学习回归基于广告费预 测点击量
01
2.1 设 置问题
02
2.2 定 义模型
03
2.3 最 小二乘法
04
2.4 多 项式回归
05
2.5 多 重回归
06
2.6 随 机梯度下 降法
01
5.1 使 用 Python 实现
02
5.2 回 归
03
5.3 分 类——感 知机
04
5.4 分 类——逻 辑回归
05
5.5 正 则化
06
5.6 后 话
附录
01
A.1 求 和符号、 求积符号
02
A.2 微 分
03
A.3 偏 微分
04
A.4 复 合函数
06
A.6 几 何向量
05
A.5 向 量和矩阵
A.7 指数与对数
A.8 Python环境 搭建
A.9 Python基础 知识
A.10 NumPy基础 知识
后记
谢谢观看
最新版读书笔记，下载可以直接修改
《白话机器学习的数学》

情感分析：情感词典构建、情感倾向判断等
情感词典构建
收集和整理表达情感的词汇，构 建情感词典，为情感分析提供基 础数据。
情感倾向判断
利用情感词典和文本表示模型， 判断文本的情感倾向，如积极、 消极或中立。
深度学习方法
如循环神经网络（RNN）、长短 期记忆网络（LSTM）等，用于捕 捉文本中的时序信息和情感上下 文。
通过准确率、灵敏度、特异度等指 标评估模型性能，将模型应用于实 际医疗场景中，提高医生诊断效率 和准确性。
疾病预测与辅助诊断模型构建
利用机器学习、深度学习等技术构 建疾病预测和辅助诊断模型，如决 策树、神经网络、卷积神经网络等 。
谢谢您的聆听
THANKS
模型评估与优化
通过准确率、召回率、F1值等 指标评估模型性能，采用交叉 验证、网格搜索等方法优化模
型参数。
金融欺诈检测模型构建与优化
金融欺诈类型及特点
信用卡欺诈、贷款欺诈、洗钱等。
数据来源与处理
交易数据、用户行为数据、第三方数据等，进行数据清洗、特征工程 等处理。
欺诈检测模型构建
利用有监督学习、无监督学习等技术构建欺诈检测模型，如支持向量 机、随机森林、聚类等。
数据挖掘ppt课件
CONTENTS
• 数据挖掘概述 • 数据预处理技术 • 关联规则挖掘方法 • 分类与预测方法 • 聚类分析方法 • 时间序列分析方法 • 文本挖掘技术 • 数据挖掘在实际问题中应用案
01
数据挖掘概述
定义与发展历程
定义
数据挖掘是从大量数据中提取出 有用信息和知识的过程。
发展历程
应用
FP-Growth算法适用于大型数据集和复杂关联规则的挖掘，如电商网站的推荐 系统、网络安全领域的入侵检测等。

阅读感受
我想总结一下自己的收获和期望。通过阅读这本书，我不仅深入了解了数据 挖掘和数据化运营的思路和方法，还学到了如何将这些方法和技巧应用到实际工 作中。我也意识到了数据科学的发展前景和重要性，希望能够更加深入地学习和 应用这些技术。未来，我希望能够将这本书中学到的知识和技巧应用到自己的工 作中，不断提高自己的能力和专业水平。
内容摘要
掌握基础知识：在深入学习之前，建议读者先了解数据挖掘和数据化运营的基本概念和原理。
系统学习：本书内容全面且有一定深度，建议读者按照章节顺序系统地学习，以便形成完整的知 识体系。
实践操作：本书提供了大量的应用案例和实用技巧，建议读者结合自身行业特点进行实践操作， 以加深理解。
持续学习：随着技术的不断发展，读者可以通过参加培训课程、行业动态等方式，持续学习和提 升自己的能力。
目录分析
本书的读者主要是那些需要应用数据挖掘和数据化运营的企业和个人，对于 大数据的应用和价值有着深刻的认识；
目录分析
对于想要了解大数据和数据挖掘的普通读者来说，本书也是一本很好的参考 读物。
作者简介
作者简介
这是《数据挖掘与数据化运营实战：思路、方法、技巧与应用》的读书笔记，暂无该书作者的介 绍。
目录分析
目录分析
在当今这个大数据时代，数据挖掘和数据化运营已经成为企业和社会高度的 领域。本书将对《数据挖掘与数据化运营实战：思路、方法、技巧与应用》这本 书的目录进行深入分析，以便更好地理解这本书的主要内容、主题、作者以及读 者。
目录分析
《数据挖掘与数据化运营实战：思路、方法、技巧与应用》是一本全面介绍 数据挖掘和数据化运营的书籍，由杨明编著。这本书结合了作者多年的实践经验， 详细阐述了数据挖掘和数据化运营的基本概念、思路、方法、技巧以及应用案例。 通过阅读这本书，读者能够深入了解数据挖掘和数据化运营的内涵，学习相关的 理论知识和实用技巧，并将其应用于实际工作中，提高企业的运营效率和竞争力。

决定未来经济的12大颠覆技术1、移动互联网概念价格不断下降能力不断增强的移动计算设备和互联网连接到 2025 年的影响力经济：3.7—10.8 万亿美元生活：远程健康监视可令治疗成本下降 20%主要技术无线技术小型、低成本计算及存储设备先进显示技术自然人机接口先进、廉价的电池关键应用服务交付员工生产力提升移动互联网设备使用带来的额外消费者盈余2、知识工作自动化概念可执行知识工作任务的智能软件系统到 2025 年的影响力经济：5.2—6.7 万亿美元生活：相当于增加 1.1—1.4 亿全职劳动力主要技术人工智能、机器学习自然人机接口大数据关键应用教育行业的智能学习医疗保健的诊断与药物发现法律领域的合同 / 专利查找发现金融领域的投资与会计3、物联网概念用于数据采集、监控、决策制定及流程优化的廉价传感器网络到 2025 年的影响力经济：2.7—6.2 万亿美元，对制造、医保、采矿运营成本的节省最高可达 36 万亿美元主要技术先进、低价的传感器无线及近场通讯设备（如 RFID）先进显示技术自然人机接口先进、廉价的电池关键应用流程优化（尤其在制造业与物流业）自然资源的有效利用（智能水表、智能电表）远程医疗服务、传感器增强型商业模式4、云概念利用计算机软硬件资源通过互联网或网络提供服务到 2025 年的影响力经济：1.7—6.2 万亿美元 ，可令生产力提高 15-20%主要技术云管理软件（如虚拟化、计量装置）数据中心硬件高速网络软件 / 平台即服务（SaaS、PaaS）关键应用基于云的互联网应用及服务交付企业 IT 生产力5、先进机器人概念具备增强传感器、机敏性与智能的机器人；用于自动执行任务到 2025 年的影响力经济：1.7—4.5 万亿美元生活：可改善 5000 万截肢及行动不便者的生活主要技术无线技术人工智能 / 计算机视觉先进机器人机敏性、传感器分布式机器人机器人式外骨骼关键应用产业 / 制造机器人服务性机器人—食物准备、清洁、维护机器人调查人类机能增进（如钢铁侠）个人及家庭机器人—清洁、草坪护理6、自动汽车概念在许多情况下可自动或半自动导航及行驶的汽车到 2025 年的影响力经济：0.2—1.9 万亿美元生活：每年可挽回 3-15 万个生命主要技术人工智能、计算机视觉先进传感器，如雷达、激光雷达、GPS机器对机器的通信关键应用自动汽车及货车7、下一代基因组概念快速低成本的基因组排序，先进的分析，综合生物科技（如”写“DNA）到 2025 年的影响力经济：0.7—1.6 万亿美元生活：通过快速疾病诊断、新药物等延长及改善75% 的生命主要技术先进 DNA 序列技术D NA 综合技术大数据及先进分析关键应用疾病治疗农业高价值物质的生产8、储能技术概念存储能量供今后使用的设备或物理系统到 2025 年的影响力经济：0.1—0.6 万亿美元 ，到 2025 年 40%-100% 的新汽车是电动或混合动力的主要技术电池技术—锂电、燃料电池机械技术—液压泵、燃气增压先进材料、纳米材料关键应用电动车、混合动力车分布式能源公用规模级蓄电9、3D打印概念利用数字化模型将材料一层层打印出来创建物体的累积制造技术到 2025 年的影响力经济：0.2—0.6 万亿美元生活：打印的产品可节省成本 35-60%，同时可实现高度的定制化主要技术选择性激光烧结熔融沉积造型立体平版印刷直接金属激光烧结关键应用消费者使用的 3D 打印机直接产品制造工具及模具制造组织器官的生物打印10、先进材料概念具备强度高、导电好等出众特性或记忆、自愈等增强功能的材料到 2025 年的影响力经济：0.2—0.5 万亿美元生活：纳米医学可为 2025 年新增的 2000 万癌症病例提供靶向药物主要技术石墨烯碳纳米管纳米颗粒—如纳米级的金或银其他先进或智能材料—如压电材料、记忆金属、自愈材料关键应用纳米电子、显示器纳米医学、传感器、催化剂、先进复合物储能、太阳能电池增强化学物和催化剂11、先进油气勘探开采概念勘探与开采技术的进展可实现经济性到 2025 年的影响力经济：0.1—0.5 万亿美元，2025 年每年可额外增加 32—62 亿桶原油主要技术水平钻探水力压裂法微观监测关键应用燃料提取能源，包括页岩气、不透光油、燃煤甲烷煤层气、甲烷水汽包合物（可燃冰）12、可再生能源—太阳能与风能概念用清洁环保可再生的能源发电到 2025 年的影响力经济：0.2—0.3 万亿美元，到 2025 年每年可减少碳排放 10-12 亿吨主要技术光伏电池风力涡轮机聚光太阳能发电水力发电、海浪能关键应用发电降低碳排放分布式发电。

当你需要全面思考一件事情时，可以采用思维图， 画出与之相关的要素， 逐条分析。
SWOT分析
学习力
strength 优势
内部环境
opportunity
机会
外 部
环
境
weakness 劣势
threat 威胁
来自麦肯锡咨询公司，是一种 战略分析工具。 个人也可以使用SWOT模板， 分析自身的优势劣势及外部环 境的机会和威胁，以便找到行 动方向。
当你想要通过阅读有更高效的提升时， 可根据RIA步骤来安排读书活动。
二八定律
80%
学习力
20%
巴莱多定律（也叫二八定律）是19世纪末20世纪 初意大利经济学家巴莱多发现的。他认为，在任 何一组东西中，最重要的只占其中一小部分，约 20%，其余80%尽管是多数，却是次要的，因此 又称二八定律。 二八定律也可以用于学习领域，掌握20%的核心 内容，能够解决80%的问题。
当你需要盘点自身技能、优劣 势及周围环境时可以使用（比 如求职）。
10/10/10法则
思考力
10分钟后，我会怎么看这个决定？ 10个月后，我会怎么看这个决定？ 10年后，我会怎么看这个决定？
10/10/10法则来自股神巴菲特，它可以帮助我们用长 远的目光做出明智的选择。 使用该法则只需要记住3个问题：10分钟、10个月、 10年后，我会怎么看待这个决定？
共情力
微笑 开放姿态
前倾 眼神交流
点头
想高效倾听可采用SOFEN技巧，它包含5个步 骤： Smile：微笑 Open posture：开放姿态 Forward lean：前倾 Eye communication：眼神交流 Nod：点头
当别人向你诉说时，注意使用SOFEN技巧，让 对方感受到你在认真倾听。

阅读感受
在大数据时代，数据成为了企业竞争的核心资源。在这个背景下，大数据知 识工程应运而生。作为我的搜索伙伴，读完《大数据知识工程》这本书后，我深 受启发，对大数据知识工程有了更深入的认识和理解。
这本书的作者具有极高的专业素养和严谨的学术态度。他们不仅具备扎实的 理论基础，而且拥有丰富的实践经验。在阐述大数据知识工程的概念、技术和应 用时，他们运用了通俗易懂的语言和生动的案例，使得读者能够轻松理解和掌握。
本书主要讨论了大数据知识工程的相关主题和关键问题，包括数据预处理、数据存储、数据处理 和分析、数据挖掘、机器学习和人工智能等方面。本书不仅介绍了这些技术的理论知识，还通过 具体案例和实践经验，阐述了如何将这些技术应用到实际的大数据工程中。本书还强调了大数据 安全和隐私保护的重要性，并提出了一些解决方案。
大数据安全和隐私保护是大数据知识工程中至关重要的一环，需要采取一系列有效的技术和管理 措施来保障数据的安全性和隐私性。
大数据知识工程是一个充满挑战和机遇的领域，需要不断深入研究和实践创新。
通过综合运用多学科知识和先进的技术手段，可以实现大数据的高效处理和深度分析，从而为决 策提供有力支持。
大数据安全和隐私保护是大数据知识工程中至关重要的一环，需要引起足够的重视并采取有效的 措施来保障数据的安全性和隐私性。
本书为读者提供了全面、系统的大数据知识工程方面的知识和技能，可以帮助读者更好地理解和 应用大数据技术，从而为未来的大数据发展做出贡献。
《大数据知识工程》这本书是一本非常全面、系统和深入的大数据知识工程领域的著作。通过阅 读这本书，读者将获得关于大数据知识工程方面的深入理解和实用技能，同时可以了解大数据在 未来的发展趋势和应用前景。这本书不仅适用于计算机科学和数学领域的专业人士，也适合于从 事大数据相关工作的企业家、学者和研究人员阅读。通过阅读这本书，读者将受益匪浅，并为未 来的大数据发展做出贡献。

数据挖掘与机器学习复习资料数据挖掘和机器学习是当今信息技术领域中极为重要的两个分支，它们在处理和分析大量数据、发现隐藏模式、做出预测和决策等方面发挥着关键作用。

对于学习者来说，掌握这两个领域的知识至关重要。

以下是为大家整理的一份关于数据挖掘与机器学习的复习资料。

一、数据挖掘概述数据挖掘，简单来说，就是从大量的数据中提取出有用的信息和知识的过程。

它不仅仅是数据的收集和存储，更重要的是通过一系列的技术和方法，对数据进行深入分析和挖掘，以发现潜在的规律和趋势。

数据挖掘的主要任务包括数据分类、聚类、关联规则挖掘、异常检测等。

在数据分类中，我们根据已知的类别标签，将新的数据划分到相应的类别中。

聚类则是将数据按照相似性进行分组，而无需事先知道类别信息。

关联规则挖掘用于发现数据中不同属性之间的关联关系，例如购买了商品 A 的顾客往往也会购买商品 B。

异常检测则是识别出与大多数数据不同的异常值。

数据挖掘的过程通常包括数据准备、数据探索、模型建立、模型评估和模型部署等阶段。

在数据准备阶段，需要对原始数据进行清理、转换和集成，以确保数据的质量和一致性。

数据探索阶段则通过可视化和统计分析等方法，对数据的特征和分布有一个初步的了解。

模型建立阶段选择合适的算法和模型，并使用训练数据进行训练。

模型评估通过使用测试数据来评估模型的性能，如准确率、召回率、F1 值等。

最后，将性能良好的模型部署到实际应用中。

二、机器学习基础机器学习是让计算机通过数据自动学习和改进的一种方法。

它可以分为监督学习、无监督学习和强化学习三大类。

监督学习是在有标记的数据集上进行学习，常见的算法包括线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机等。

线性回归用于预测连续值，逻辑回归用于分类问题，决策树可以生成易于理解的规则，支持向量机在处理高维数据和非线性问题上有较好的表现。

无监督学习是在无标记的数据集中寻找模式和结构，例如聚类算法（如 KMeans 聚类、层次聚类）和主成分分析（PCA）等。

计算机思维导图试题及答案思维导图是一种有效的思维工具，常用于整理、记录和表达复杂的思维过程。

在计算机科学领域，思维导图也被广泛运用，帮助人们理清思路、分析问题和解决难题。

本文将介绍一些计算机思维导图试题，并提供相应的答案，以帮助读者加深对计算机思维导图的理解和应用。

1. 试题：请根据以下关键词绘制一个计算机思维导图，并用箭头表示它们之间的关系。

关键词：硬件、软件、操作系统、程序、数据答案：（绘制思维导图）2. 试题：请通过思维导图的形式，将计算机的五大基本组成部分进行分类，并用适当的关键词标注出每个分类的内容。

答案：（绘制思维导图）3. 试题：使用思维导图，表达编程中的顺序结构、选择结构和循环结构，并举例说明。

答案：（绘制思维导图）4. 试题：请根据以下关键词，绘制一副思维导图，反映出计算机网络的层次结构。

关键词：物理层、数据链路层、网络层、传输层、应用层答案：（绘制思维导图）5. 试题：利用思维导图，解释并比较传统软件开发与敏捷软件开发的特点和流程。

答案：（绘制思维导图）6. 试题：请使用思维导图的方式，展示计算机系统中的存储器层次结构，并标明每个层次的特点和作用。

答案：（绘制思维导图）7. 试题：使用思维导图，说明人工智能领域中的机器学习、深度学习和强化学习之间的关系和区别。

答案：（绘制思维导图）8. 试题：绘制一张思维导图，展现计算机安全中的身份认证、访问控制和加密技术的概念和应用。

答案：（绘制思维导图）通过以上的试题及答案，我们可以清晰地看到，在计算机科学领域中，思维导图的应用十分广泛。

它不仅可以帮助我们整理和梳理思路，还能够直观地展示复杂的概念和关系。

通过练习思维导图，我们可以提高自己的思维能力和问题解决能力，在计算机领域取得更好的成果。

希望本文对您有所帮助。

初中数学七年级上册思维导图一、数与代数1. 实数有理数整数正整数、负整数、0分数正分数、负分数无理数不能表示为两个整数比的数无理数的近似值2. 代数式代数式的概念代数式的化简代数式的求值3. 方程与不等式一元一次方程方程的解法方程的应用一元一次不等式不等式的解法不等式的应用二、几何1. 平面几何点、线、面角锐角、直角、钝角角的度量多边形三角形等腰三角形、等边三角形、直角三角形四边形矩形、正方形、平行四边形、梯形圆圆的性质圆的周长、面积2. 空间几何立体图形长方体、正方体、圆柱、圆锥、球立体图形的表面积、体积三、统计与概率1. 统计数据的收集与整理数据的表示表格、条形图、折线图、扇形图数据的分析平均数、中位数、众数2. 概率概率的概念概率的计算概率的应用四、数学思维方法1. 分类讨论法2. 类比法3. 归纳法4. 反证法五、数学应用与建模1. 数学在实际生活中的应用金融领域利息计算、复利计算工程领域测量、绘图、计算科学研究数据分析、实验设计2. 数学建模建模的基本步骤提出问题、建立模型、求解模型、验证模型常见的数学模型线性模型、非线性模型、概率模型六、数学思维导图的制作与应用1. 思维导图的制作方法确定中心主题画出分支填充内容修饰美化2. 思维导图的应用场景学习规划项目管理决策分析七、数学与科技的发展1. 数学在科技领域的重要性计算机科学算法设计、数据结构机器学习、深度学习物理学量子力学、相对论2. 数学与其他学科的交叉融合数学与生物学遗传算法、神经网络数学与经济学博弈论、优化理论八、数学教育的创新与改革1. 数学教育的现状与问题教学方法单一学生兴趣不高创新能力培养不足2. 数学教育的创新策略案例教学法项目式学习翻转课堂在线教育3. 数学教育的改革方向注重学生个性化发展培养学生的数学思维提高学生的数学应用能力初中数学七年级上册思维导图一、数的认识1. 整数自然数：0, 1, 2, 3,正整数：1, 2, 3,负整数：1, 2, 3,整数：自然数和负整数的统称2. 分数真分数：分子小于分母的分数假分数：分子大于或等于分母的分数分数的基本性质：分子分母同时乘以或除以同一个非零整数，分数的值不变3. 小数小数的表示方法：整数部分和小数部分小数的性质：小数点向右移动一位，相当于乘以10；小数点向左移动一位，相当于除以10二、数的运算1. 整数的运算加法：将两个整数相加减法：将一个整数从另一个整数中减去乘法：将两个整数相乘除法：将一个整数除以另一个非零整数2. 分数的运算加法：将两个分数的分子相加，分母保持不变减法：将一个分数的分子从另一个分数的分子中减去，分母保持不变乘法：将两个分数的分子相乘，分母相乘除法：将一个分数的分子乘以另一个分数的分母，分母乘以另一个分数的分子3. 小数的运算加法：将两个小数的小数部分相加，整数部分相加减法：将一个小数的小数部分从另一个小数的小数部分中减去，整数部分相减乘法：将两个小数相乘除法：将一个小数除以另一个非零小数三、方程与不等式1. 方程一元一次方程：ax + b = 0（a, b为常数，x为未知数）方程的解：使方程成立的未知数的值2. 不等式一元一次不等式：ax + b > 0 或 ax + b < 0（a, b为常数，x 为未知数）不等式的解集：满足不等式的未知数的值的集合四、函数与图形1. 函数定义：函数是一种特殊的关系，每个输入值对应唯一的输出值表示方法：函数关系可以用函数表达式、函数图像、函数表格等方式表示2. 图形直线：一次函数的图像抛物线：二次函数的图像双曲线：反比例函数的图像五、统计与概率1. 统计数据的收集与整理：收集数据、整理数据、制作统计图表数据的分析与解释：分析数据、得出结论、解释结论2. 概率概率的定义：某个事件发生的可能性概率的计算：根据事件发生的次数和总次数计算概率初中数学七年级上册思维导图六、几何图形的认识1. 点、线、面点：没有长度、宽度和高度的几何元素线：只有长度没有宽度和高度的几何元素面：具有长度和宽度的几何元素2. 平面图形三角形：由三条线段组成的闭合图形四边形：由四条线段组成的闭合图形圆：由一个点到平面上所有点的距离相等的点的集合3. 空间图形立方体：由六个正方形面组成的立体图形圆柱：由两个平行圆面和一个侧面组成的立体图形圆锥：由一个圆面和一个侧面组成的立体图形七、几何图形的性质1. 三角形的性质内角和定理：三角形的内角和等于180度等腰三角形的性质：底角相等，底边上的高、中线、角平分线互相重合直角三角形的性质：直角边上的高、中线、角平分线互相重合2. 四边形的性质平行四边形的性质：对边平行且相等，对角相等，对角线互相平分矩形的性质：四个角都是直角，对边平行且相等，对角线互相平分且相等菱形的性质：四个角都是直角，对边平行且相等，对角线互相垂直平分3. 圆的性质圆的周长公式：C = 2πr（r为圆的半径）圆的面积公式：A = πr²圆的性质：圆心到圆上任意一点的距离都相等八、几何图形的计算1. 三角形的计算三角形的周长：三条边的长度之和三角形的面积：底乘以高除以22. 四边形的计算四边形的周长：四条边的长度之和四边形的面积：根据不同类型的四边形使用相应的公式计算3. 圆的计算圆的周长：2πr圆的面积：πr²九、综合应用1. 实际问题运用所学的数学知识解决实际问题，如计算面积、周长、体积等培养学生的应用意识和解决问题的能力2. 数学建模将实际问题抽象成数学模型，运用数学知识解决问题培养学生的建模能力和创新能力3. 数学探究通过探究活动，让学生发现数学规律，提高学生的探究能力和思维能力初中数学七年级上册思维导图十、数学思维与方法1. 逻辑推理通过观察、分析、归纳等方法，培养学生的逻辑思维能力帮助学生理解数学概念、性质、定理之间的关系2. 数学建模将实际问题抽象成数学模型，运用数学知识解决问题培养学生的建模能力和创新能力3. 数学探究通过探究活动，让学生发现数学规律，提高学生的探究能力和思维能力十一、数学素养与能力1. 数感培养学生对数的敏感性，能够快速、准确地理解和处理数学信息2. 空间观念培养学生对几何图形的认识和空间想象能力，提高学生的空间思维能力3. 解决问题的能力培养学生运用数学知识解决实际问题的能力，提高学生的应用意识和实践能力4. 创新能力培养学生的创新思维，鼓励学生尝试不同的解题方法和思路5. 合作与交流能力培养学生与他人合作交流的能力，提高学生的团队协作能力和沟通能力初中数学七年级上册思维导图一、数与代数1. 实数有理数整数正整数、负整数、0分数正分数、负分数无理数不能表示为两个整数比的数无理数的近似值2. 代数式代数式的概念代数式的化简代数式的求值3. 方程与不等式一元一次方程方程的解法方程的应用一元一次不等式不等式的解法不等式的应用二、几何1. 平面几何点、线、面角锐角、直角、钝角角的度量多边形三角形等腰三角形、等边三角形、直角三角形四边形矩形、正方形、平行四边形、梯形多边形的内角和定理2. 空间几何立体图形正方体、长方体、圆柱、圆锥、球立体图形的表面积与体积三、统计与概率1. 数据的收集与整理数据的收集方法数据的整理方法2. 数据的描述平均数、中位数、众数极差、方差、标准差3. 概率概率的基本概念概率的计算方法概率的应用四、数学思维方法1. 归纳法从具体到一般从特殊到一般2. 类比法通过相似性进行推理3. 反证法假设结论不成立，推出矛盾，从而证明结论成立4. 构造法通过构造实例来解决问题五、数学建模1. 建模的基本步骤确定问题建立模型求解模型验证模型2. 常见的数学模型线性模型二次模型指数模型3. 数学建模的应用在实际生活中的应用在科学研究中的应用初中数学七年级上册思维导图六、数学实验与探究1. 实验的设计与实施确定实验目的设计实验方案实施实验并记录数据分析实验结果2. 探究的方法与技巧观察法实验法归纳法类比法3. 数学实验与探究的应用解决实际问题深化数学理解培养创新思维七、数学文化1. 数学发展史古代数学近现代数学2. 数学家的故事中国数学家外国数学家3. 数学与生活的关系数学在科技发展中的作用数学在日常生活中的应用八、数学学习方法1. 课堂学习专心听讲积极思考勇于提问2. 自主学习制定学习计划完成课后作业复习巩固3. 合作学习与同学交流讨论分享学习资源相互帮助、共同进步九、数学素养的培养1. 数学思维逻辑思维抽象思维空间思维2. 数学能力计算能力推理能力解决问题的能力3. 数学品质耐心细心持之以恒初中数学七年级上册思维导图十、数学竞赛与拓展1. 数学竞赛简介数学竞赛的类型数学竞赛的级别数学竞赛的报名时间及方式2. 数学竞赛的备考策略基础知识的巩固解题技巧的提升模拟试题的训练3. 数学竞赛的意义激发学习兴趣培养竞争意识提高数学能力十一、数学与科技1. 数学在科技领域的作用计算机科学数据分析2. 数学在工程技术中的应用建筑设计机械制造通信技术3. 数学在生活中的创新数学与艺术数学与体育数学与游戏十二、数学教育改革与发展1. 新课程标准的实施课程目标的调整教学内容的更新教学方法的改革2. 数学教育技术的发展信息技术与数学教育的融合在线教育平台的建设虚拟现实技术在数学教学中的应用3. 数学教育的国际交流与合作国际数学竞赛的参与数学教育研究的合作数学教师培训的国际交流。

Java⼯程师学习之路思维导图前⾯看Hollis的微信公众号更新了Java⼯程师成神之路的⽂档，感觉⾥⾯的内容清晰、齐全，可以⽤来审视⾃⼰，也能够知道⾃⼰在那些⽅⾯可以继续前⾏，想着有时间分享出来。

⼀、基础篇JVMJVM内存结构堆、栈、⽅法区、直接内存、堆和栈区别Ja va内存模型内存可见性、重排序、顺序⼀致性、volatile、锁、final垃圾回收内存分配策略、垃圾收集器（G1）、GC算法、GC参数、对象存活的判定JVM参数及调优Ja va对象模型oop-klass、对象头H o tSpo t即时编译器、编译优化类加载机制classLoader、类加载过程、双亲委派（破坏双亲委派）、模块化（jboss modules、osgi、jigsaw）虚拟机性能监控与故障处理⼯具jps, jstack, jmap、jstat, jconsole, jinfo, jhat, javap, btrace、TProfiler编译与反编译javac 、javap 、jad 、CRFJava基础知识阅读源代码String、Integer、Long、Enum、BigDecimal、ThreadLocal、ClassLoader & URLClassLoader、ArrayList & LinkedList、 HashMap & LinkedHashMap & TreeMap & CouncurrentHashMap、HashSet & LinkedHashSet & TreeSetJa va中各种变量类型熟悉Ja va Str ing的使⽤，熟悉String的各种函数JDK 6和JDK 7中substring的原理及区别、replaceFirst、replaceAll、replace区别、String对“+”的重载、String.valueOf和Integer.toString的区别、字符串的不可变性⾃动拆装箱Integer的缓存机制熟悉Ja va中各种关键字transient、instanceof、volatile、synchronized、final、static、const 原理及⽤法。

• 机器学习是人工智能的一个分支,其目的在于使得机器可以根据数据进 行自动学习,通过算法使得机器能从大量历史数据中学习规律从而对新 的样本做决策
• 它目前是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用 遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎
机器学习
机器学习主要是研究如何使计算机从给定的数据中学习规律，即从观测数据 （样本）中寻找规律，并利用学习到的规律（模型）对未知或无法观测的数据 进行预测。目前，主流的机器学习算法是基于统计的方法，也叫统计机器学习
损失函数
Hinge 损失函数 对于两类分类问题，假设 y 和 f (x,θ ) 的取值为 {−1,+1}。Hinge 损失函数（Hinge Loss Function）的定义如下：
L ( y, f ( x,θ )) = max (0,1− yf ( x,θ ))
= 1− yf ( x,θ ) +
过拟合 overfitting
训练集
开发集
测试集
机器学习问题类型
回归（Regression） y 是连续值（实数或连续整数），f (x) 的输出也是连续值。 这种类型的问题就是回归问题。对于所有已知或未知的 (x, y)，使得 f (x,θ ) 和 y 尽可能地一致。损函数通常定义为平方误差。
分类（Classification） y 是离散的类别标记（符号），就是分类问题。损失 函数有一般用 0-1 损失函数或负对数似然函数等。在分类问题中，通过学习 得到的决策函数 f (x,θ ) 也叫分类器。
结构风险最小化原则
为了解决过拟合问题，一般在经验风险最小化的原则上加参数的正则化（Regularization）， 也叫结构风险最小化原则（Structure Risk Minimization）。

计算思维与思维导图
计算思维与思维导图
计算思维
概念 发展史 理论体系
核心内容 应用方向
计算思维与思维导图
概念
O 计算思维（Computational Thinking）是 运用计算机科学的基础概念进行问题求 解、系统设计、以及人类行为理解等涵 盖计算机科学之广度的一系列思维活动。
O 目的是使每个孩子在培养解析能力时不 仅掌握阅读、写作和算术还要学会计算 思维，并自觉地运用到日常学习、研究 与将来的工作中
O 当我们必须求解一个特定的问题时，首先会问：解决这个 问题有多么困难？怎样才是最佳的解决方法？计算机科学 根据坚实的理论基础来准确地回答这些问题。表述问题的 难度就是工具的基本能力，必须考虑的因素包括机器的指 计令算思系维统与思、维资导图源约束和操作环境。
O 为了有效地求解一个问题，我们可能要进一步问： 一个近似解是否就够了，是否可以利用一下随机 化，以及是否允许误报（false positive）和漏 报（false negative）。计算思维就是通过约简、 嵌入、转化和仿真等方法，把一个看来困难的问 题重新阐释成一个我们知道怎样解决的问题。
计算思维与思维导图
发展史
O 计算思维的提出 2006年3月，现任美国基金会计
算机和信息科学与工程部主任的周以真
教授，在《Communications of the
ACM》上，首次提出了计算思维的概念，并为此撰写 了针对大学所有新生的“计算思维”讲义，并以此作 为“怎样像计算机科学家一样思维”课程的主要教材。
O 国内有关计算思维的研究 上世纪80年代，钱学森先生在总之一。 自从钱学森提出思维科学以来，各种学科在思维 科学的指导下逐渐发展起来，计算学科也不例外。
计算思维与思维导图

数据挖掘复习概论✔机器学习机器学习在近30多年已发展为一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近 论、凸分析、计算复杂性理论等多门学科。

机器学习理论主要是设计和分析一些 让计算机可以自动“学习”的算法。

机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规 律，并利用规律对未知数据进行预测的算法。

因为学习算法中涉及了大量的统计 学理论，机器学习与推断统计学联系尤为密切，也被称为统计学习理论。

算法设 计方面，机器学习理论关注可以实现的，行之有效的学习算法。

✔数据挖掘数据挖掘（英语：data mining）是一个跨学科的计算机科学分支。

它 是用人工智能、机器学习、统计学和数据库的交叉方法在相对较大型的数据集中发现模式的计算过程。

数据挖掘过程的总体目标是从一个数据集中提取信息，并将其转换成可理解的结构，以进一步使用。

数据挖掘是 ”数据库知识发现“ 的分析步骤。

✔机器学习和数据挖掘的关系机器学习是数据挖掘的主要工具。

数据挖掘不仅仅要研究、拓展、应用一些机器学习方法，还要通过许多非机器学习技术解决数据存储、大规模数据、数据噪音等更为实际的问题。

机器学习的涉及面更宽，常用在数据挖掘上的方法通常只是“从数据学习”，然则机器学习不仅仅可以用在数据挖掘上，一些机器学习的子领域甚至与数据挖掘关系不大，例如增强学习与自动控制等。

大体上看，数据挖掘可以视为机器学习和数据库的交叉。

✔基本术语泛化能力机器学习的目标是使得学到的模型能很好的适用于“新样本”, 而不仅仅是训练集合，我们称模型适用于新样本的能力为泛化(generalization)能力。

通常假设样本空间中的样本服从一个未知分布 ,样本从这个分布中独立获得，即“独立同分布”(i.i.d)。

一般而言训练样本越多越有可能通过学习获得强泛化能力的模型。

监督学习即样本是有标签的。

分类问题回归问题标注问题监督学习目的是学习一个由输入到输出的映射，称为模型。

模式的集合就是假设空间（hypothesis space）半监督学习少量标注数据，大量未标注数据利用未标注数据的信息，辅助标注数据，进行监督学习较低成本主动学习机器主动给出实例，教师进行标注利用标注数据学习预测模型KNN工作原理存在一个样本数据集合，也称作训练样本集，样本集中每个数据都存在标签，即我们知道样本集中每个数据和所属分类输入没有标签的新数据后，将新数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较，然后算法提取样本集中特征最相似数据（最近邻）的分类标签一般来说，只选择样本数据集中前 k 个最相似的数据。