机器学习课程大纲（精选8篇）
机器学习课程大纲 第1篇
《控制系统工程案例分析（机器人）》课程教学大纲
一、课程名称
控制系统工程案例分析（机器人）-Case Study in Control Systems(Robotics)
二、课程编码
三、学时与学分24/1.5
四、先修课程
自动控制原理、微机原理、过程控制
五、课程教学目的通过课程讲授和工程案例分析，使学生了解机器人的发展历史、基本原理、研究前沿与应用领域；帮助学生学习和掌握机器人控制系统设计的一般方法；向学生展示控制学科专业最新发展和工程应用前景；提供综合运用专业知识的机会，提升学生的专业知识结构和综合分析能力。
六、适用学科专业
自动化、测控技术与仪器，物流管理（系统工程方向）
七、基本教学内容与学时安排
第一章 绪论（6学时）
1.1 机器人名称的由来
1.2 机器人的发展历史
1.3 机器人的定义和分类
1.4 机器人的结构与控制方式
1.5 机器人应用实例演示
第二章 机器人运动学案例分析（8学时）
2.1 齐次坐标变换
2.2 机器人运动学方程
2.3 逆运动学方程
2.4 斯坦福机械手的运动学方程（案例1）
2.5 肘机械手的运动学方程（案例2）
第三章 动力学与控制案例分析（8学时）
3.1 拉格朗日力学
3.2 机械手的动力学方程
3.3 单连杆机械手的控制
3.4 多连杆机械手的控制与案例分析
第四章 机器人控制技术展望（2学时）
八、教材及参考书
[1] Richard P.Paul.Robot Manipulators: Mathematics, Programming and Control.The MIT Press, Cambridge, MA, USA, 1981
[2] 黄心汉，机器人原理及控制技术，ppt.课件，2008
[3] 蔡自兴，机器人学，清华大学出版社，2000
[4] 熊有伦等，机器人学，机械工业出版社，1993
九、考核方式
开卷考试。
十、其他说明
考试方式和讲课的内容及学时分配，可根据教学情况适当调整。
机器学习课程大纲 第2篇
一、行动学习介绍
行动学习是一组人通过共同解决组织实际存在的问题实现学习与发展。行动学习的理念和方法已经在国内外诸多知名企业的管理实践中得以应用，并取得了惊人的效果。美国通用电气、花旗银行、壳牌石油、霍尼韦尔公司、波音、强生、西门子、AT&T、lBM、杜邦等许多世界500强企业引入行动学习的模式进行管理技能的培训和再造企业的领导和组织。在国内，华润集团，中粮集团、中国移动、华为、李宁、腾讯、百度等公司等也都开始在组织内部积极探索实践着行动学习。对于这些公司来说，从提升公司销量，到培养领导力，从日常运营改善，到项目管理，从解决实际问题，到创新管理模式，从团队建设到组织发展，行动学习的作用已经充分显现。菲利普〃科特勒对于行动学习的评价是，“行动学习是一项事业，是一项导致培训革命、催化管理革命的事业。”
行动学习的本质在于实现自我发展与组织发展的双赢，以行动学习理念为核心的培训不仅仅是简单的知识传递；更重要的是通过解决一个企业实际问题，建立一个解决问题的范式，改变学员的态度和行为，培养一批能解决问题的人，使企业在变化的世界和复杂多变的问题中能够永远处于领先地位。
目前，行动学习的理念已经越来越得到中国企业界的认可，行动学习课程及咨询培训新范式已成为管理教育、培训领域的新兴潮流。国外不少顶级的商学院已经逐渐将行动学习纳入课程体系。华东理工商学院在国内率先将行动学习引入MBA、EMBA的教学模式变革之中，并取得了良好的成效。
二、课程目标：
1.帮助学员掌握学习的本质和方法论。
2.帮助学员掌握开展组织学习的方法，以及如何通过组织学习来增强团队解决问题能力，提升组织绩效。
3.帮助学员掌握行动学习基本理念、要素及学习过程中的角色扮演，并且掌握制定高效团队行动学习项目的方法。
4.帮助学员掌握行动学习研讨的基本规则和方法，以及催化师的职责和技能。
5.帮助学员深入理解并熟练掌握行动学习的过程工具，并且结合案例进行现场演练，实现熟练使用这些工具方法来高效解决问题。
三、课程特色
1.思想性：站在企业家高度讲述组织行动学习方法，将哲学与心理学智慧与现
代企业经营管理有机融合，形成了独特的商业思维和突破性思考方式，帮助学员实现思想性的提升。
2.实用性：通过最实用的讲解将复杂枯燥的理论知识转化为简单可操作的原则、技巧和方法，解决现实的管理问题，具有极强的实操性与实用性。3.生动性：在课程设计上，融入教育学的相关理念，紧扣主题，安排小组研讨，不是单向的灌输，而是双向的互动，让学员在潜移默化中更容易接受相关知识和理念。
4.启发性：课程使用了许多发人深省的案例，通过对这些案例的深入剖析，启发学员进行深度思考。
5.分享性：不仅注重台上的讲授，更强调学员之间的分享。
四、课程大纲
五、课程展示
高松教授已经在华东理工大学商学院MBA和EMBA在行动学习课程，赢得了学员的高度评价，现场互动热烈。
六、课程教授简介：
高松博士
能够大幅提升学员满意度的教授
能够将理论思想性与实战实用性完美融合的专家
教授，华东理工大学商学院MBA教育中心主任，MBA案例中心主任；领导国内商学院MBA
以行动学习为核心的培养模式变革潮流。
国内最大的管理+IT公司AMT咨询集团首席咨询专家，曾为几十家行业标杆企业提供战
略和营销咨询服务；高松教授服务过的客户包括中国电信集团有限公司、三一重机有限公司、上海庄臣有限公司、顾家家居、帅康集团等；高松教授所主持的中国电信（集团）有限公司的市场战略研究项目得到中国电信集团高层的高度评价，其主要研究结论被王晓初总经理在关于中国电信转型的重要讲话中引用，经过几年的实践检验，该战略方案取得了良好的效果。
高松教授具有丰富的商业实战经验。不仅包含多年大型企业集团市场总监、营销副总裁的经营管理经验，还拥有数年作为控股股东、CEO全面运营企业的经验。
高松教授是华东理工大学最受MBA学员欢迎的课程教授之一，高松教授还先后为上海交
通大学安泰经济与管理学院、浙江大学经济学院、华东理工大学商学院的MBA、EMBA、高级总裁班教授市场营销，行动学习，战略管理等课程。
高松教授在营销和战略领域进行了深入系统的学术研究，取得国家各级课题多个，其中
已完成课题均以高分验收通过。高松教授还在国内一流学术期刊杂志上发表了数十篇研究论文，出版数本专著。高松教授还是第一财经日报特约撰稿人，曾在第一财经日报上发表了多篇长篇经济时评及研究文章，如《古罗马人与古埃及人的对话——娃哈哈与达能股权纠纷评析》、《巴菲特法则的心理学逻辑》等。
授课风格：
高松教授多年从事商业教育和培训，能够从学习的本质出发设计课程，并创新式的引入
行动学习研讨法，采用多元化的教学手法，与学员充分互动，让学员于轻松气氛中领悟相关知识，收获个人感悟。
高松教授具有深厚的管理学、哲学、国学和心理学功底，在长期的实践中，高松教授进
行了深入而系统的思考，将哲学智慧与现代企业管理有机融合，形成了突破性的碰撞经营课程，为学员带来全新的思考及持续的人生启迪，有效提升学员的管理境界。 高松教授演讲风格生动幽默，讲解透彻，使用案例鲜活有代表性，授课内容严谨系统、能将复杂的理论转化为简单可操作的技巧、方法，解决现实问题，具有极强的实操性与实用性。学员反馈
“非常感谢您的精彩授课，尤其是每天一次的课堂研讨和发表（希望以后上课的老师也
能坚持这样就好了），以及生动有趣、一气呵成的讲解，让我们获益匪浅！”
“通过这短短的4天，让我更深刻地体认到了您冷峻、潇洒的外表里的朴实、真诚和
人文关怀！谢谢您！”
“体验式教学的优势无可替代。只有有了对个人深入的感悟，有了自知，在洞见的道
路上才能走的越深。”
“高松教授的课程并不是一个简单汲取知识的课程，而是与其他学员们一起同修共创，深刻剖析自我，分享各自的思考的过程”。
“在这次课程之前，有许多事情没有想到。没有想到要这么深入的剖析自己；没有想到
几天的课程出现那么多难忘的经历；没有想到这几天的课程会改变我的思维模式。这些没有想到的问题，却产生了一个我完全没有想到好的结果”。
七、联系方式
机器学习课程大纲 第3篇
一、理论基础
本研究的理论基础是有效教学理论与建构主义理论。有效教学是为了提高教师的工作效益、强化过程评价和目标管理的一种现代教学理念。学生只要取得了自己应有的“进步和发展”, 就应当认定是“有效教学”的体现。[1]因此, 本研究主要从学习者活动需求、认知需求和情感需求三方面进行调查分析。
二、预调查
本次调查问卷主要围绕学习者学习需求展开, 主要以CNKI作为文献数据库, 搜索关键词为“校本课程”、“学习需求”“调查研究”经遴选后共有相关的研究期刊文章78篇、优秀硕士论文13篇、优秀博士论文6篇。并参考相关调查问卷的设计和有效教学原理, 最终确定调查问卷分为3个维度:学生对此课程的态度、学生需要的课程内容、学生需要的课程活动设计方式, 共12道题。首先选择西安铁一中滨河学校的初一初二学生各30名进行预调查。根据吴明隆的研究, 用软件SPSS对预调查数据进行分析时, 检验内部信度的重要指标是Cronbacha系数, 其中当a<0.5时, 不理想, 应舍弃不用;当a>0.5时, 信度可以接受, 且a越高信度越高。在效度层面上, 结构效度是内部效度检验的重要依据, 其中KMO值、Bartlett球性检验是结构效度的重要指标, 当KMO值在0.6以下, 不适合进行因子分析;当KMO值>0.6, 适合进行因子分析, 且数值越高越适合。而Bartlett球性检验如果最后的结果小于指定的显著性水平 (小于0.05) , 说明适合进行主成分分析。即, 当KMO>0.6, Bartlett球性检验<0.05时, 认为该问卷具有较好的结构效度。[2]通过与调查, 用SPSS统计检验调查问卷的内部信度和内部效度, 发现Cronbacha系数a为0.766, 信度高, KMO值为0.507, 且Bartlett球性检验为0, 说明编制的此调查问卷可以有效反应被调查对象的在各个维度上的程度。
三、调查过程
本调查研究于2015年2月开始发放问卷, 总共收回问卷386份, 所设计的学生包括西安铁一中滨河学校初一年级与初二年级学生。性别方面, 共有男生194名, 占总人数的50.3%, 女生192名, 占总人数的49.7%, 年级方面, 初一年级210人, 占总人数的54.4%, 初二年级176人, 占总人数的45.6%。1.学生对此课程的态度得分。本研究采用统计软件SPSS21.0进行数据分析, 西安铁一中滨河学校初中一、二年级对PVC机器人校本课程的态度, 通过第5题的统计, 得到总体情况为:有25.9%的学生愿意去尝试, 有44.8%的学生很期待课程的开设, 即, 有70.7%的学生对课程的态度是积极的, 愿意参与课程进行学习PVC机器人。2.学生需要的课程内容分布。由调查问卷中第8题分析得出学生对课程内容的需求分布情况如下统计:选手工设计与制作机器人部件的学生占46.4%, 选零部件组装、传感器的学习与使用、程序编写与调试分别占17.6%、19.2%、16.8%。有近一半的学生喜欢动手制作的内容, 剩下的三个部分:零部件组装、传感器的学习与使用、程序编写与调试占了一半学生, 且几乎是均等的, 所以在课程内容的选择上, 笔者得出结论:重点在手工设计与制作PVC机器人这一部分, 且重在制作过程, 其他关于零部件组装、传感器的学习与使用、程序编写与调试也选择少量内容, 但不作为重点。此外, 根据第10题统计得出对电子元件的工作原理也有74.1%表示不排斥, 喜欢的占到35%, 应该选择适量电子元件的工作原理内容, 作为课程内容。3.学生对课程活动设计的需求分布。由调查问卷中第6、9题分析得出学生对课程内容的需求:学生侧重于偏好制作过程自己动手的体验, 有38.6%的学生选择“辅助PPT讲解制作过程学生自己动手做的形式”有32.9%的学生需要教师现场动手制作的引导讲解。在调查学生对课程活动的形式时, 有34.2%的学生从功能部件分类讲, 由浅入深。同时有28.8%的学生选择做一个案例, 模仿案例自己设计相似的机器人并制作。
总结与展望
经过对西安铁一中滨河学校的初一、二两个年级的调查统计, 有超过一半的学生对PVC机器人感兴趣, 期望开展PVC机器人课程, 同时学生对课程内容的需求调查发现学生对动手制作的过程有强烈需求, 对电子元件的工作原理需求一般, 对仿生机器人相对强一点, 这就要求我们在课程内容选择上尊重学生的需求, 合理选择这些内容, 及他们各占的比重, 因此在PVC机器人校本课程的内容上应该侧重制作过程, 以仿生机器人为典型案例, 并适当加一些电子元件的工作原理。
总的来说, 学生的需求是课程的方向, 今后做任何课程设计都应该站在学生角度了解需求, 也期望经过学习者需求分析所开设的校本课程能够更好的满足学生的发展。今后还需要对这门校本课程在课程活动设计、评价方面继续跟踪调查进一步研究。
参考文献
[1]任苒.有效教学研究——理念、实践与展望[D].华东师范大学, 2009.
美国大学的课程大纲 第4篇
【关键词】美国大学 课程 大纲
【中图分类号】C41【文献标识码】A【文章编号】1673-8209(2010)05-0-02
2009年7月,我们一行五人在美国内布拉斯加林肯大学(UNL)做短期访问学者,和该校的领导和专家座谈,观摩该校任课教师的课程。UNL成立于1869年,是一所具有悠久历史的教学和研究型的世界一流综合型大学,在全美综合排名第86位,在公立学校中排名第40位,是60所北美顶尖研究型大学联盟(AAU)成员之一(美国公认的名校标准是看该校是否属于AAU),也是美国西部第一个开始授予博士学位的大学。2000年美国大学联盟(AAC&U)启动了名为“渴望超越---高等教育全民化视野下的素质教育”。 UNL是被AAC&U选中参与改革试点的16所大学之一。经过长达9年的改革探索,UNL于2009年正式启动了以“目的性”(internationality)和“透明化”(transparency)为指针的新一轮教学改革。其核心理念就是构建“以成才进步为核心的教育”,强调“教育是一个过程而不是终极产品。”在教育的过程中要强调“目的性”和“透明化”,即学生和教师都要明确为什么要开设这些课程,开设这些课程对学生的未来发展有什么作用,怎样才能学好这些课程。因为我们在该校的这个时间段正好是暑期第二个为期五周的学期的开始,所以我们能观摩到开学的第一、二次上课。每到一个新的任课老师的课堂,我们都领到了十多页纸的课程大纲,其内容之翔实丰富给我们留下了非常深刻的印象。
1 课程大纲的基本内容
1.1 课程名称和教师信息
这一栏目的内容包括:专业名称,课程编码,课程名称,上课学期,上课时间,教师姓名、办公地点和答疑时间、电话以及电子邮件地址。
1.2 课程描述和教学目标
这是什么样的一门课,通过这门课的学习学生应当学到什么。比如说“写作与群体”这门课要分头讲述这门课有关写作的教学目标、写作过程、同伴的反应、修改与反思,团体的概念、在团体中进行研究以及通过阅读文献资料理解所面对的团体。
1.3 教材及教辅材料
有没有指定的教材,教材的名称,要复印的资料,网页等。
1.4 课堂要求及课程要求
一般包括出勤要求,听课规范,学术诚实三个方面。
1.5 辅助工具及教学支持
一般包括与本课程相关的教学辅助中心(每个学院都有面向全校所有人员的学习辅导中心),以及对残障学生的特别关照。
1.6 作业及课程考核评分标准
作业的要求包括做什么样的作业,做几次,每一次作业在平时成绩中的分值,交作业的具体时间。课程考核的评分标准包括分值的标准、平时成绩和课程总成绩之间的关系、百分制和五分制之间的转换、课程考核中的重要警示和提示等。
1.7 课程实施计划
包括本课程几个教学模块的时间分配,每一次课上课的时间、教学内容、阅读内容和作业。
1.8 教学策略
这部分包括老师怎样教,学生怎样学两部分。
1.9 课程内容的关键词/核心词库
罗列出本课程中学生需要理解和使用的重要概念、观点和方法。
1.10 与指定阅读书目相关的延伸阅读书目
2 课程大纲的特点
2.1 清晰翔实,明确具体
为了确保学生对所学课程的教学目的有一个清晰的了解,UNL明确规定,在教师的课程大纲中必须要明确地写明以下三点内容:本门课程要实现的学习目标;简要描述本门课程在帮助学生实现学习目标、获取知识和技能方面提供了哪些机会;简要描述教师如何利用分层次作业来评价学生在实现学习目标方面所取得的成绩。
我们手头拿到的三份课程大纲分别是“写作与群体”(A4打印纸14页),“非母语英语课程:教学与课程大纲”(A4打印纸9页),和“经典恐怖与科幻电影”(A4打印纸26页)。对教学过程中的方方面面都做了非常详细的描述,让学生第一次进入课堂就对这门课的内容、特点、要求有了清晰明确的了解;明白了该学什么,怎样学,可以从什么渠道找到对自己学好这门课有帮助的资料和手段;明确了作业有什么,作业的具体要求,做作业的方法和可以借助的辅助工具;明确了考核的内容、要求和手段;通过学习教学策略和关键词学生可以更好地理解教学内容,并积极参与到课程教学的各项环节。学生在开课之初就对课程有了非常明确清晰的了解,避免了盲目,减轻了压力,指明了方向。
2.2 严格有度,操作性强
美国的大学有一个非常重要的教育理念,即“教育是一个过程而不是终极产品。”在教学的组织实施过程中,非常重视每一个个体学生在具体的每一门课程中的进步与提高,非常重视教学过程中的每一个细节,非常重视教学过程中每一个个体的积极参与和团队协作,非常重视教师的言传身教。
比如说课程考核要求,Dr. Reeves用了整整三页纸对考试项目和其占总成绩的比例进行了详细的描述:出勤和课堂参与 (20%),阅读及读书笔记(10%),推荐一篇与本课程相关的通俗文章 (10%),写一份教案(15%),以及课程核心问题探讨(45%)----这一部分又进一步细分为核心问题课堂讨论(20%)和核心问题论文报告(25%)。对每一项任务怎么做,做成什么样子都有非常细致的描述。比如有关阅读及读书笔记这一部分,学生“在阅读本课程教材《实践中的多语言教学》的同时,应当做好读书笔记。做读书笔记的目的是帮助你记录下你在阅读本书时的反应,所以你也没有必要归纳总结章节的要点和作者的观点。与此相反的是,你应当把你自己对这本书的反应记录下来。也可以对教材中你感到印象特别深刻的一两句话进行评说。交读书笔记的最后期限是7月27日。”这一段话清楚地表明了做读书笔记的要求、目的,以及怎样做好读书笔记。学生看了以后自然会一目了然。
再比如到课率的问题,如果班级人数较多,那么每次上课前老师都不断强调要学生别忘了签到;如果人数不多,那么在上课开始的时候老师要点名;当然如果上课人数较少,老师每次做好到课记录即可。为强调准时到课,教师们都要求学生准点到课,如果晚到10分钟,即算一次迟到,两次迟到算一次缺课,早退一次算一次缺课,而且不论什么原因缺课都要记录在案,缺课六次课程不及格。
再比如怎样写课程论文的问题,Dr. Dixon用了整整两页纸讲课程论文的基本要求(每周一篇,每篇五页,打印成文,每周五上午上课前上交),内容(结合指定的阅读书目和下发的材料写出对每天观看的电影的反响,比如电影语言的运用,服装,道具,灯光,镜头转换等),教师的建议(每天写,每天写一页半;开门见山,直入主题;个人感受),写作的格式要求(隔行;单页打印;至少写满五页),写作的格式要求(电影名称要下划线;电影名称、演职员名字等必须准确;语言规范(无拼写或语法错误,不得使用粗鄙低俗的语言)以及资料查找、网址等等。 这样一来,学生自然就明白了该做什么,怎样做,怎样才能算做好了。
2.3 宽严相济,注重过程
如何对课程进行考核,是教学理念的重要一环。通过这几份教案,我们可以看出对学习过程的重视。如果学生能够重视学习过程的参与和提高,那么就会在学习中体会到乐趣,在学习的过程中得到自身的充实提高。正如Dr. Olson所指出的那样,要“按个人的进步来评定成绩”。对写作作业的评价也不是简单的A,B,C,D,F,而是对一篇文章批阅三次—初稿,修改稿,定稿,每一次评阅都提出不同的要求和评语。
课堂气氛轻松活跃。学生在教师的许可下,可以充分发表自己的观点和看法。学习的压力也不是很大,只要能按照老师的要求做完规定的作业就可以保证得到该课程通过所需要的学分,在考试前也没有必要去猜题和突击。
美国大学的课堂看似轻松,实际上课堂内容非常充实,学生要做好充分的准备才能到课堂上来。比如,缺席课堂讨论或者在课堂讨论时对同学的发言不能做出高质量的反应,将被视为两次缺席。论文写作不得抄录,要学术诚实,要发表自己切身的感受和体会,而不是简单地总结人家的观点和论据。课后要主动和同学联系,搞好小组讨论,在课堂发言的时候,一定要明确哪些是自己的观点,哪些是小组某一个成员的观点。
3 教学的思考
3.1 基于“教学过程”的教学理念
大学的课到底怎么上,怎样才能调动学生的学习积极性,怎样让大学的课堂充满生机和活力,怎样让学生在学习的过程中得到快乐,怎样才能客观公正地对学生进行评价,这是我们必须要面对的问题。学生的基础不一样,禀赋有区别,如果我们只有一个标准来衡量学生,那么对那些起点低、基础较差的同学就不公平,也很难让他们对学习充满信心。那么为了解决这一点,就需要因材施教,注重个体的提高,强调学习的过程而不是学习的终极结果。所以美国的大学一直强调“过程是成功的关键之一。”
“教学过程”这一教学理念,强调的是怎样在学习过程中提高自己。有了这样一个理念,教师在教学中就会关注个体的成长与进步,强调个性化的学习与提高,学生也会在学习的过程中发现和认知自己的每一点进步,对自己越来越有自信,也就能在学习中找到快乐和满足。
“教学过程”这一教学理念,要求在日常的教学活动中,重视学生在每一个具体环节的参与和提高,重视每一个知识点的实际运用。对学生的考核,要重在日常的学习,考核的内容要紧密结合教学内容和学生的实际。
3.2 激发学生学习潜能、学习主动性、学习自觉性的教学追求
教学的根本目的是激发学生的潜能,即教会他们“怎样学习”。如果学生懂得了怎样学习,怎样利用现有的知识,怎样利用现代化的学习方法和手段,那么他的学习主动性和学习自觉性就会不断提高,那么他也就具备了面对未来社会挑战的知识和能力。
激发学生的学习潜能,调动学生的学习主动性和自觉性,既需要教师的引导,更需要教师对学生提出细致明确的要求并坚持持之以恒。在美国的课堂上,总是能看到教师鼓励学生积极参与课堂活动,引导学生对问题进行深入的思索。
3.3 重视信息输入、协作实践的教学过程
能力的提高需要一定的知识积累为基础。所以在授课之前,教师就要对学生提出明确的阅读要求,并要求学生在阅读和思考的基础上,结合课程内容,发表自己的观点或写出自己的读书报告。这样做,既可以让学生立论有依据,又可以与各种思想交锋,相互学习。所以在他们的课程大纲中,都对学生的阅读量做了明确的要求。比如在“妇女与流行文化”的课程计划中,学生要在为期五周的一个学期内阅读八本书。
在现代社会分工日益明确的今天,团队协作显得尤为重要。科学研究和社会生产实践都离不开团队协作。即使是在美国这样一个以“个人主义”为价值观的国家,团队协作精神仍是极为重要的行为规范和模式。只有在一个团队中,或者是在为实现某一个目标的过程中,充分发挥个体的主观能动性和责任心,这才是个人主义的核心内涵。所以在课程安排上教师安排了较多的集体讨论,课堂的论文宣讲,以及作业评阅过程中的伙伴修改等。这些活动强化了团队协作的观念,有助于学生养成团结协作的良好习惯。
3.4 运用现代化多媒体教学手段的教学实践
现代化多媒体教学手段的运用,无疑会极大地丰富课堂教学的手段,激发学生参与课堂学习的兴趣,促进课堂教学。在教学实践中,教师安排了较多的电影演播、电视剧欣赏、网络片段学习等多媒体教学手段。在讲到莎士比亚的《仲夏夜之梦》的时候,教师在课堂上播放了三部不同时期不同国别的同名电影的片段,通过观看,学生对怎样理解莎士比亚的戏剧有了多样的视角和体验。
4 教学实践与运用
4.1 因材施教,重视个体的成长与进步
在教学中,一定要承认学生的个体差异,因材施教,重视个体的成长与进步。这既是教学的目的,更是教学的手段。大学是一种生活,学习是一个终身的过程。大学是学生成长的一个阶段。要帮助学生,使他们在校期间有所学,有所得。不能一味地拿一个统一的标准来要求所有的学生。课程的考试成绩也不能仅仅依靠学期末的最后一次考试,要把学生在整个学习过程中的表现联系起来综合考查。
4.2 严格要求,重视学习过程的积极参与
对学生的严格要求不能仅仅停留在观念上,更要有具体的可操作的实施方案。要求明确了,学生就知道什么不可以做;要求具体了,学生就知道怎样才能做的更好;要求落实好了,也就解决了老师们普遍认为的学生难管的问题。具体到教学环节,就要进一步细化学生到课、听课、作业以及考试的方方面面。在每门课程开始的时候,教师一定要利用第一次甚或是第二次上课的时候,把课程目的、学习方法、学习要求以及考核要点等向学生讲清楚,教学过程中要做好考勤和记录,学期结束前要向学生公布做到考核有据。
4.3 有章可循,重视遵章守纪教育和社会人的成长
大学教育,既要教学生做事,更要教学生做人,也就是要培养合格的社会人。学习成绩的好坏,学习效率的高低,取决于学习态度和学习方法,而学习态度和学习方法又取决于生活态度和生活习惯。学生要先学会做人,然后才能学会做事,学习也才能有长进和提高。通过课程教学帮助学生遵守学术道德,关爱弱势群体,认可多元文化,遵守社会公认的职业操守和规则。点点滴滴,汇成江海,对学生的潜移默化作用将是十分巨大的。
4.4 清晰明确,重视对课程教学内容的检查和考核
每一门课程的开设,都有其特定的任务和目标,在整个培养方案和教学大纲中有其重要的使命。教师应严格按大纲施训,完成大纲规定的目标和任务。对学生的考核,也一定要依据教学大纲和授课的内容,这样才能针对性强,达到考核的目的,促进课程的教学。
参考文献
[1] Association of American Colleges and Universities. College Learning for the New Global Century. Washington DC: Association of American Colleges and Universities. 2007.
[2] Rita C. Kean, Nancy D. Mitchell, David E. Wilson. Toward Intentionality and Transparency: Analysis and Reflection on the Process of General Education Reform. Washington DC: Association of American Colleges and Universities, Peer Review, 2008, Vol.10, No.4.
《教育名著选读》课程学习大纲 第5篇
一、课程学习目标：
1．掌握中外教育教育史上主要教育名著的基本思想观点；
2．了解教育家们思考教育问题的立场、方法及时代背景；
3．通过名著阅读，通过对教育家生平和教育思想的了解，能够感知教育家为教育现身的精神和关心教育事业的热情，激发对教育事业的热爱，最重要的是激发对教育问题的关注意识。
二、课程学习基本要求：
选取在世界教育史中有重大影响和学习价值的中外教育名著，学生自主阅读，以实习点为单位进行小组学习讨论，在泛读的基础上了解中外教育名篇概况，有选择性的对部分内容精读。
三、课程考试形式：
撰写一篇读书报告。
要求：2000字左右；钢笔书写
四、参考书目
1.卢梭《爱弥尔》；
http://pan.baidu.com/s/1eQ6AqkE
http://pan.baidu.com/s/16c082
2.苏霍姆林斯基《全面发展的人的培养问题》（苏霍姆林斯基选集第一卷）； http://pan.baidu.com/s/1qW2mdUO
3.苏霍姆林斯基《怎样培养真正的人》（苏霍姆林斯基选集第二卷）；
http://pan.baidu.com/s/1c0GNFLQ
4.苏霍姆林斯基《给教师的100条建议》（苏霍姆林斯基选集第二卷）； http://pan.baidu.com/s/1c0GNFLQ
5.苏霍姆林斯基《我把心给了孩子们》（苏霍姆林斯基选集第三卷）；
http://pan.baidu.com/s/1ntLpfmh
6.卡尔·威特《卡尔威特的教育》；
http://pan.baidu.com/s/1pJiBthT
7.陶行知《中国教育改造》；
http://pan.baidu.com/s/1c01o9JM
8.《陶行知生平及其生活教育》；
http://pan.baidu.com/s/1qWJNdfe
9.《蒙台梭利早期教育法》
http://pan.baidu.com/s/1zqNls
10.单中惠，杨汉麟《西方教育学名著提要》
http://pan.baidu.com/s/1c0xQP5A
机器人课程的学习心得体会 第6篇
在培训中我们有幸由李实博士亲自授课，了解了机器人传感器、人工智能、机器人控制原理等方面的知识。在这之前，我并没有接触过进行过有机器人有关的学习，所以总觉得机器人有一种神秘感，认为机器人是一门很高深的学问，作为一般的中学生难以窥探其精妙。然而，经过五天培训，我猛然发现机器人并不是高山流水，曲高和寡。只要潜心学习研究，用于探索，哪怕我是一个理科基础知识有所欠缺的文科生，也可以明了机器人的原理，还能够根据例程完成一些较为简单的任务。这些收获都让我满心愉悦，有更大的热情去投入机器人的学习和应用，也更有信心去完成人生路上一次又一次对未知的探索。
虽然在机器人领域我初窥门路，可是与在机器人的比赛场上拼杀多年，有着丰厚经验的来自五湖四海的其他同学相比仍旧存在很大的差距。当老师提出的任务变得越来越难，我们就感觉到明显力不从心了。举例来说，起初我们还能够用曾经学习的物理和数学的基础知识推导出万向轮的运动公式，但最后需要我们弄懂程序，利用PID调整履带车的速度时，我们绞尽脑汁却是黔驴技穷。事后反思，这既有我们机器人实际经验薄弱的原因，又有我们学习思考程序及算法时间太少的原因。总的来说，这一次的培训让我清楚地认识到了自己的不足。正所谓，“前事不忘后事之师”，我应该进行反思，在今后努力弥补自己的缺陷。如拓宽自己的知识面，争取做到在各个学科上都稍有涉猎，最好能够游刃有余;还有积极投身于各类活动，强化自身社会实践能力和突发情况处理能力，我相信这些会使我终身受益。
机器学习课程大纲 第7篇
Andrew Ng 监督式学习
让我们开始先讨论几个关于监督式学习的问题。假设我们有一组数据集是波特兰，俄勒冈州的47所房子的面积以及对应的价格
我们可以在坐标图中画出这些数据：
给出这些数据，怎么样我们才能用一个关于房子面积的函数预测出其他波特兰的房子的价格。
为了将来使用的方便，我们使用x表示“输入变量”（在这个例子中就是房子的面积），也叫做“输入特征”，y表示“输出变量”也叫做“目标变量”就是我们要预测的那个变量（这个例子中就是价格）。一对（x,y）叫做一组训练样本，并且我们用来学习的---一列训练样本｛（x,y）；i=1，„，m｝--叫做一个训练集。注意：这个上标“（i）”在这个符号iiiiii表示法中就是训练集中的索引项，并不是表示次幂的概念。我们会使用χ表示输入变量的定义域，使用表示输出变量的值域。在这个例子中χ=Y=R
为了更正式的描述我们这个预测问题，我们的目标是给出一个训练集，去学习产生一个函数h：X→ Y 因此h(x)是一个好的预测对于近似的y。由于历史性的原因，这个函数h被叫做“假设”。预测过程的顺序图示如下：
当我们预测的目标变量是连续的，就像在我们例子中的房子的价格，我们叫这一类的学习问题为“回归问题”，当我们预测的目标变量仅仅只能取到一部分的离散的值（就像如果给出一个居住面积，让你去预测这个是房子还是公寓，等等），我们叫这一类的问题是“分类问题”
PART I Linear Reression 为了使我们的房子问题更加有趣，我们假设我们知道每个房子中有几间卧室：
在这里，x是一个二维的向量属于R。例如，x1i就是训练集中第i个房子的居住面积，i是训练集中第i个房子的卧室数量。（通常情况下，当设计一个学习问题的时候，这些输x22入变量是由你决定去选择哪些，因此如果你是在Portland收集房子的数据，你可能会决定包含其他的特征，比如房子是否带有壁炉，这个洗澡间的数量等等。我们以后可能会涉及到更多变量的问题，现在我们先按照给定的变量的讲解。）
为了完成监督是学习，我们必须决定怎么样去描述我们的函数/假设 h 在计算机中。有一个最初的选择，我们把y近似的看成是x的一个线性函数：hx01x12x2 在这里，θ(i)是参数（也叫做权重）是y关于x的线性函数之间的参数。当y与x之间没有其他影响因素的时候我们将会舍弃下标θ，通常写为h(x)。为了简化我们的标注，我们习惯上令x0=1（这个是截距），因此可以写成
右边的θ和x都是向量并且这里n是输入的变量的个数（不是计算x0的个数）。
现在给定一个训练集，我们怎么选择、学习、计算权重θ？一个合理的方法类似与让hx尽可能的接近于y，至少对于我们所训练的数据都是适合的。使这个近似形式化，我们定义一个测量函数去记录对于每一个θ，h(x(i))有多接近于y(i)。我们定义一个代价函数
如果你以前了解过线性回归，你会认出这个和最小二乘法比较近似。不管你以前是否看过他，让我们继续，并且我们最终会证明这个知识众多的算法大家庭中的一个特例而已。LMS algorithm(Least Mean Square 最小均方差算法)我们想去选择一个θ使得J(θ)取的最小值。为了这样做，我们用一个寻找算法给θ赋一个初值（随机的），然后不断的重复改变θ的大小以便是J(θ)更小，直到我们找到一个θ是的J(θ)达到我们期望的最小值。特别的，我们考虑“梯度下降算法”，用下面这个公式寻找θ。
（这个更新过程同时的对所有的j=0…n执行）α表示“学习速率”。这是一个自然算法，反复的对J在减小的方向上迈出一大步直到最小。
为了执行这个算法，我们需要做的工作就是计算出等号右边的偏导数。首先我们计算出一组（x，y）样本的偏导数，这是我们可以先忽略掉对J的求和。（运用求导定律很容易就能求出导数）
对于单一的训练样本，这里给出了更新的规则：
这个规则就叫做LMS更新规则（LMS是least mean squares的缩写）也被叫做Widrow-Hoff（就是Widrow和Hoff这两位大仙发明的这个算法。参考链接：http://baike.baidu.com/link?url=bmZNDF9xV8GMtSE_rk9eV_9UbE9wGrnAdYqyf876U3Lf4IKfkRZVCoACvxF2dm1zmRDu1UUYzW9nQs-8oPWhu_）学习规则。这个算法有几个自然的和直观的特性。例如，更新的量级正比于误差项
(y(i)− h_(x(i)))；因此，当我们遇到一组训练样本的预测值非常接近他的真实值的时候，我们会发现在更新过程中权重项基本不变；相反的这个权重项会有一个大的变化当我们的预测值hθ(x(i))有大的误差的时候（例如预测值和真实值y(i)差别非常大的时候）
我们推断出了当有一个训练样本是的LMS算法。我们有两种方法可以让这个算法去适应多于一个训练样本的例子。第一种是用下面这种算法替换:
可以很容易的证明上述的更新规则算法的运算量仅仅是
J()（对J的初始化定义）。j因此这是一个简单的梯度下降算法对于原始成本函数J。这个方法注重每一个训练样本在训练过程中的每一步，所以也被叫做“批量梯度下降”。注意，梯度下降算法容易受到局部最小值的影响，这个优化问题我们对于线性回归算法只有一个目标就是找到最合适的，因此梯度下降算法总是收敛于全局最小值。（将设学习率α不是很大）实际上，J是一个凸函数。这里我们有一个梯度下降算法的例子，是使这个二次函数取得最小值。
B
这些椭圆表示了这个二次函数的等高线。这个紫色的线条表示的是取得最小值的轨迹，T初始化（48，30）。这个X标识出来在图中在梯度下降算法计算出的每个θ值，并且用实线连接起来。
当我们运行批量梯度算法去计算θ在我们以前的数据集去估计房子的价格使用房子的价格和房子面积的函数，我们得到0=71.27，1=0.1345.如果我们把 h(x)当作x（面积）的函数，使用训练样本中的数据，我们能得到下面这张图：
如果卧室数量也被当作一组输入变量，我们得到0=89.60，1=0.1392，2=-8.738.上面这些结果都是我们使用批量梯度算法得到的。对于批量梯度算法算法可以有其他的选择使他更好的预测。考虑一下下面这个算法：
在这个算法中，我们重复的使用梯度下降算法在训练样本中，并且每一次我们遇到一个训练样本，我们更新这个权重仅仅根据每一次对训练样本训练的梯度误差。这种算法叫做“随机梯度下降法”（也叫做增量梯度下降法。）然而批量梯度下降法必须要扫描全部的训练集在进行每一步之前----一个多余的操作如果m特别大的话----随即梯度下降算法可以随时开始，并且可以继续进行下一步在他跟踪的样本上。一般情况下，随即梯度下降算法会比批量梯度算法更快的使的θ“接近”最小值。（注意虽然根本不可能收敛到最小值，并且这个权重θ会一直震荡在使的J(θ)取得最小值的θ的附近；但是实际上大多数在最小值附近的值已经可以取了，已经可以近似的使函数取得最小值了）。更多的原因，特别是当这个训练集很大的时候，随即梯度下降算法通常是优先选择相对于批量梯度算法。The normal equations 梯度下降法给出了一种方法最小化J。让我们讨论另一种方法最小化J，这个算法明确的求解最小化并且不依赖于迭代算法。使用这种方法，我们通过计算J的导数来最小化J并且使他们等于0。为了不在运算过程中写过多的代数和大量的矩阵，这里对使用的计算矩阵的符号做一些介绍。
2.1 Matrix derivatives、定义一个函数，从m*n的矩阵到实数的映射，（f：Rm*nR）定义f关于矩阵A的导数：
因此梯度Af(A)本身就是
A112f一个m*n维的矩阵，对于（i,j）的元素就是。举个例子，假设A=AijA212*2维的矩阵，并且函数f：R2*2A12是一个A22R 已给定为：f(A)32A115A12A21A22 2这里Aij表示矩阵
A中（i,j）维的元素。我们得到：
这里介绍一下迹算子记作“tr”。对于一个n*n维的矩阵A，A的迹就是矩阵主对角线上元素 的和trAAi1nii。如果a是一个实数（例如a是一个1*1维的矩阵），tra=a。（如果你以前么有见到过这个运算符号，你可以矩阵A的迹看作tr（A）或者对矩阵A求他的迹。）
迹运算同样适用于两个矩阵A和B因此AB如果都是方阵，我们可以得到 tr(AB)=tr(BA)。下面是这个公式的一些推论，我们有如下：
下面对于迹的操作的一些公式也很同意证明。这里A和B都是方阵，并且a是一个实数
我们下面给出一些矩阵导数的迹推论并不进行证明（本节中不会用到）。等式（4）仅仅适用于非奇异方阵A，|A|表示A的行列式。
为了使我们的矩阵符号更具体，让我们现在详细解释第一类方程的意义。假设我们有一些固定的矩阵B∈Rn*m.我们可以定义一个函数f：Rn*mn*m→R根据F（a）= tr(AB)。注意，这个定义是有意义的，因为如果AR确实是从Rn*m，然后AB是一个方阵，我们可以将其应用到它，因此f到R的映射。我们可以运用我们的定义矩阵导数找到Af(A)，m*n矩阵。
T方程（1）在上述情况下，该矩阵的输入（i，j）的值可以由B给出或者等价于Bji。方程的证明（1-3）是相当简单的，留下作为给读者的练习。方程（4）可以使用伴随矩阵和矩阵的逆来推导。2.2 Least squares revisited
随着矩阵导数，我们开始继续在封闭的模型中寻找θ使的J（θ）取得最小值，开始先把J重新写入向量矩阵中。
给定一个训练集，定义m*n维的矩阵X（实际上是m*（n+1）维的，如果算上偏置项）在矩阵中包含给定的训练集的输入值在
同时，定义y为一个一维的列向量，值为所有的目标值
现在，从我们可以很容易证明：
运用定理
可以得到
最后，为了最小化J，我们寻找J(θ)关于θ的导数。结合式子（2）和（3），我们发现
因此有：
AT,BBTXXT
在第三步中，我们使用了实数的迹就是实数本身这个定理；第四步我们使用了在第五步中我们对式5使用AT,BBTXXT和C=I和公式1.为了最tr(A)tr(AT)，小化J，我们使他的导数等于0可以得到如下等式：
因此，使的J(θ)最小的θ的值就可以有下式得到： Probabilistic interpretation
当得到一个回归问题时，什么时候使用线性回归，什么时候选择最小二乘算法去计算价值函数J？本节中，我们会给出一系列的假设来描述什么情况下使用最小二乘算法最合适。
假设我们的目标变量和输入变量的关系是：
xix
i表示误差项（就像我们预测房价例子中有很多其他因素比如地理位置，房屋年龄等这些我们考虑外的对房价有影响的因素我们没有计算进去），或者随机噪声。我们进一步假定i是分散的IID(independently and identically distributed)根据高斯分布（也叫正态分布）均值为0方差为2。我们可以写出这个i的定义iN(0,2)。也就是说i的概率密度是给定的
这表明：
说明yi的分布是由xi和θ控制的。注意，我们不能单独以θ为的条件，因为θ不是一个随机值。我们也能把这个式子写成另外一种形式：
给定X（设定好的矩阵包含所有的输入变量xi）和θ，如何求的yi的分布呢？这个可能的值就是。这个值代表y（或者X）的一个关于θ的函数。当我们明确
的理解这个函数之后，我们给他起一个名字叫做似然函数：
注意由于这个偏差项i的独立性（同样的y和xi之间）这个式子也可以写成
i
现在给定这个概率模型关于y和xi，怎么去选择最合理的方法去最好的求解我们想
i要得到的参数θ？这个极大似然函数使的我们能尽可能的取得最好的θ。我们应该选择θ使的L(θ)最大。
最大化L(θ)，我们可以最大化任意的单调递增函数L(θ)。特别的，求他的派生物（这里表示的是对数）的最大值回事比较简单的方法
：
因此，最大化相当于最小化
我们认出了这个J(θ)就是我们的最小二乘法函数。
小结：在前面的概率模型计算中，使用最小二乘算法去寻找θ使得极大似然函数取得最大值。这个是一种比较合理的方法使用最小二乘法算法求解问题。（注意虽然这个方法是合理的和比较好的但是一定还有更加合适的方法去使用这个方法）
注意，在我们前面的讨论中，我们最终的选择θ并没有使用到偏差项，而且也是因为即使偏差项我们不知道，计算的结果仍然是一样的。这个结论我们会在后续讨论指数族和广义线性模型的时候用到。Locally weighted linear regression（局部加权线性回归）
考虑这个问题从x属于R预测 y。这个最左边的模型显示出这个预测得到的结果函数。我们看到这个数据并没有全部落到这个线上，所以说这个预测结果并不是很。
相反的，如果我们给这个函数加上一个额外的变量x2，预测函数则为，然后我们得到一个比刚才那个更适给定数据的预测函数（中间这幅图）。看起来好像我们加上去的变量越多这个模型越好。然而，加上太多的模型也是危险的对于我们的预测来说：右边这个模型是一个使用了五个自变量的预测模型。我们可以看到这个模型完美的适和我们给定的数据，我们不能期待这个是一个好的预测模型对于使用房子的面积去预测房子的价格。在没有正式定义这些模型之前，我们可以看到左边这个模型是低拟合度的例子-----给定训练集中的数据离我们给出的预测函数相差太多----右边这个模型是过拟合度的例子。（本节课的后面，我们会给出这些定义的概念，并且给更加详细的定义去判断一个预测模型是好还是坏）
正如前面讨论的和在上面例子中展示的，特征变量的选择直接决定了一个学习模型的好坏。（当我们讨论模型选择时候，我们会看到模型会自动选择特征变量。）在这部分，我们来讨论一下局部加权线性回归算法（LWR）假设有足够的训练数据，特征变量未鉴定。这个方法是聪明的，你会得到机会去发现这个算法的一些优异之处在你的作业中。
在经典线性回归算法中，我们在一个点x做出预测我们将会：
1、寻找使
2、输出Tx
相反的在局部加权线性回归算法中我们会这样做：
最小化的θ
1、寻找使T2、输出x
最小的θ
在这里是一些非负的权值。更直接的如果是一个非常大的特殊值关于i的，之后
更小。如果
很小，之在选择θ的过程中，我们会尽最大努力去使后计算过程中的误差项可以直接被忽略在寻找的过程中。
一个公平的标准选着权值的公式是：
i注意那些我们将要预测x并且对特别点x有依赖的权值。特别的是如果|xx|很小，这个
i权值就会接近1；并且如果|xx|很大，这个权值就会很小。因此，θ被选来作为更高的“权重”去减小误差使的取得最合适的值在x偏差较大的点上。（注意，而权重公式外观类似于高斯分布的密度，形成W是不直接跟高斯有任何联系，和特别是W不是随机变量，正态分布或其他参数τ控制。）如何快速的训练样本的重量脱落的x距离从查询点X；τ叫做带宽参数，而且也是你会在你的家庭作业见到的东西。
局部加权线性回归是我们看到的非参数化算法的第一个例子。（未加权）线性回归算法，我们前面看到的是一个众所周知的参数学习算法，因为它有一个固定的，有限数量的参数（θ），这是适合这个数据的。一旦我们适应θ并且储存了他，我们不再需要保持训练数据进行未来预测。相反，使用局部加权线性回归预测，我们需要整个训练集。术语“非参数化”（粗略）指的是，我们需要保持的东西的量，以表示的假设小时增长线性的训练集的大小。
Part II Classification and logistic Regression(分类和线性回归)
现在让我们来分析分类问题。这就和回归问题一样，除了我们现在要预测的值y仅仅是一些小的离散的值之外。现在开始，我们将会把目光放在二元分类问题上，也就是y只能去两个值 0 和 1。（我们在这说的简单的形式可以推广到更加复杂的形式）。例如，如果我们想要建立一个垃圾邮件分类系统，x是邮件的特征，y是1代表是垃圾邮件，是0则代表不是。0也叫做否定类，1也叫做肯定类，一些情况下也用“+、-”来表示。给定x，y也被叫做训练集的标签。Logistic regression 我们可以解决分类问题不论y是否是离散值，并且用以前的线性回归算法去试着预测我们给定x的y值。然而，非常容易证明这个方法是不足的。更直观的是，他对于h(x)没有什么意义当值大于1或者小于0的时候当我们界定y{0,1}。
为了解决这个问题，我们改变这个假设函数h(x)。我们选择
逻辑函数，下面是他的函数图像
注意g(z)趋近1当z趋近于，并且g(z)趋近于0当z趋近于-。另外g(z)和h(x)的值域都是[0,1]。我们约定x01，因此
从现在开始，我们都假定g是已知的。其他函数如果是0—1之间的连续函数也是可以使用的，但是有两个原因我们将会看到（当我们讨论GLMs是，还有讨论生成学习算法的时候）选择他做回归函数是最合适的。在开始下一节千，这里有一个重要的推论关于sigmoid函数的导数：
因此，给定这个逻辑回归模型，怎么去找一个适合的θ？接下来我们将会使用最小二乘法和极大似然估计相结合来求出。将会结合概率和极大似然函数来球权重参数。
我们假设：
注意这个也可以简单的写为 假定给定的m个样本之间都是相互独立的，我们可以得到如下极大似然函数：
像以前一样很容易对这个似然函数的对数求最大值：
怎么样去最大化这个似然函数呢？像在线性回归里面所做的一样，我们可以使用梯度上升法。写成向量的形式，更新式子是
（注意这个公式中的正负号还有我们是要求的是最大值而不是最小值）。首先在一个训练样本（x，y）上使用这个公式，并且对他的对数求导：
我们使用公式
。求出来的就是随即梯度更新规则：
如果我们拿这个和LMS更新规则比较，我们会发现这两个是完全一样的；但是这是不一样的算法得到的，因为h(xi)现在是有非线性的函数Txi定义的。尽管如此，我们还是很好奇为什么不一样的算法和不一样的学习方法会得到同样的结果。这是偶然吗？或者有更深层次的原因在里面，我们将会解答这个问题在GLM模型中。6 Digression: The perceptron learning algorithm（感知学习算法）
我们现在额外的增加一个算法由于一些历史爱好，我们将会回归到整体之后讨论学习理论的时候。试着想一下改变这个逻辑回归模型去要求他去预测一个值是0或1或者其他。为了达到目的自然而然的从新定义g为一个阀值函数
如果我们使用
在前面作为我们的预测函数，其他都不变我们更新规则如：我们叫新的算法为感知学习算法。
在19世纪60年代，这个“感知”被认为是一个粗陋的模型对于人脑中工作的单个神经元。考虑到这个算法比较简单并且作为一个开始对于我们下节理论讨论做一个开头来讲一下。注意虽然这个感知学习算法看起来和我们其他的学习算法一样，实际上他是一个不同于逻辑回归和最小二乘回归类型的算法，特别的是，他很难赋予感知算法概率的应用，或者使用最大似然估计算法去求解。Another algorithm for maximizing ℓ(θ)回到逻辑回归算法g(z)使用sigmoid函数，我们接下来讲解一种不一样的算法来最小化l()开始之前，我们先看一下牛顿的方法去寻找一个函数的零点。特别的，假设我们有一系列的函数f：R—>R，并且我们想找到一个值使的f(θ)=0。这里θ输入R是一个实数。牛顿的方法如下：。这个方法我们可以这样理解，选定一个值做自变量的垂线过函数上这点做函数的切线与函数轴交与一点，再过这点做垂线，再过这点做函数的切下知道找到切线斜率为零的点。下面是一副图表示牛顿法的过程
在左边这张图中我们看到函数f画了一条直线在y=0处。我们希望找到的θ使得f(θ)=0;这个θ的值大约是1.3。假设我们初始化这个算法定义θ=4.5.牛顿的方法是通过函数上这点做f的切线，并且评估这条线的值是否为0.这给我们下一个猜想的对于θ，大约是2.8.最右边的图指出了这个最后一次迭代的结果，这时候更新的θ大约是1.8.一阵迭代之后我们能很快的接近θ=1.3.牛顿的方法给出了一种使f(θ)=0的方法。我们怎么把这个应用到我们求解l函数中？这个函数的最大值相当于去求他的一阶导数等于0的点。因此令f(θ)=l`(θ),我们能使用相同的算法去是L最大，我们得到这个更新规则：
（需要考虑的问题：如果我们想要求一个函数的最小值而不是最大值这个算法应该如何改进？）
最后，在我们的逻辑回归设定中，θ是一个向量，因此我们需要推广牛顿法到向量级别。这个推广的方法是把牛顿法应用到多维中（也叫做牛顿—拉普森方法）
这里()是()对θ的偏导数，H是一个n*n的矩阵（实际上是n+1*n+1维的，我们带上截距项）叫做Hessian，是由下面的式子给定：
牛顿法更加快速的收敛到最小值比着梯度下降法，并且需要更少的迭代次数接近最小值。一次牛顿迭代会花费更大的代价比着梯度下降算法，当他要求找到和反相一个海森矩阵的时候，但是如果n不是很大的时候，牛顿算法通常是更快的。当牛顿算法应用到求逻辑回归极大似然函数的最大值的时候，这个求解方法也被叫做Fisher scoring。
Part III Generalized Linear Models（广义线性模型）
至今为止，我们已经看来一个回归分析的例子和一个分类分析的例子。在两个例子中都有一些近似的函数，2回归分析的例子中我们有yx;N(,)，在分类的例子中有yx;Bernoulli()
本节我们将会展示出这些都是广义线性模型中的一部分。我们也会推到一些其他的适用于回归和分类问题中的广义线性模型。The exponential family 为了引出GLMS，我们先说一下指数分布。我们定义一个分布是指数分布如果他可以被写为如下形式：
叫做特性参数（也叫做典型参数）；T(y)是充分统计量（通常情况下T(y)=y），a()是对数划分函数。分量ea()作用是归一化参数，确保p(y;η)的和是大于1的。
T一个复杂的选择，a和b定义一个分布族关于参数η；当我们改变η的值时，我们会得到不同的分布在这个分布族里面。
现在看到的Bernoulli和Gaussian分布都是指数分布的一个例子。Bernoulli分布均值为υ写为Bernoulli（υ），指定一个分布y∈｛0，1｝，写成p（y=1；υ）=Φ；p（y=0；υ）=1-υ
h(x)
当我们改变υ的值，我们得到不同均值的Bernoulli分布。现在我们证明这一类的Bernoulli分布，在例子中选择T，a和b所以式子（6）是Bernoulli分布。我们把Bernoulli分布写为：
因此，特性参数由log1给出。有意思的是，当我们使用η表示υ的时候我们会得到υ=1/（1+e^（-η））。这个看起来是不是和sigmoid函数很像。这将会再次被提到当我们把逻辑回归分析看作GLM时。为了完成Bernoulli分布是指数分布的一种的猜想，我们进一步有：
这表明选择适当的T，a和b的时候，Bernoulli分布可以被写成式（6）的形式。我们进一步来讨论Gaussian分布。回想一下，当我们推导线性回归时，的值对我们最终选择的θ和
2h(x)没有任何影响。因此我们可以选择任意值作为2而不去改变他的值。为了简化式子我们定义=1.我们可以得到： 2
因此我们看到高斯分布也在指数分布族里面，当
有许多其他分布指数的家人:多项分布(我们稍后将看到),在泊松分布(造型计数数据;也看到问题集);伽玛和指数(造型连续、非负随机变量,如时间间隔),β和狄利克雷(对概率分布),和许多更多。在下一节中,我们将描述构建模型的一般“食谱”,y(x和θ)来自这些发行版。Constructing GLMs 假设您想要构建一个模型来估计客户来到你的商店的数量y(或您的网站上的页面浏览量数量)在任何给定时刻,基于某些特性x等商店促销,最近的广告、天气、读写等。我们知道,泊松分布通常提供了一个好的模型数量的游客。知道了这一点,我们怎么能想出一个模型问题?幸运的是,泊松是一个指数族分布,所以我们可以应用一个广义线性模型(GLM)。我们将在本节中,我们将描述一个方法构建全球语言监测模型,诸如此类的问题。
更为普遍的是,考虑这样一个分类或回归问题,我们想要预测一些随机变量的值y作为x的函数。获得一个漠视这个问题,我们将进行以下三个假设条件分布的y x和关于我们的模型:
1、y | x;θ∼ExponentialFamily(η)。即。鉴于x和θ,y的分布遵循一些指数族分布,参数η。
2、鉴于x,我们的目标是预测T的预期值x(y)。在我们的大多数示例中,我们将T(y)= y,所以这意味着我们想预测h(x)的输出由我们学习假说h满足h(x)= E[y | x]。(注意,这个假设是选择满足h(x)逻辑回归和线性回归。例如,在逻辑回归,我们有h(x)= p(y = 1 | x;θ)= 0·p(y = 0 | x;θ)+ 1·p(y = 1 | x;θ)= E[y | x;θ]。)
3、η的自然参数和输入x相关线性:η=θT x。(或者,如果η量值,那么ηi =θTi x)。第三的这些假设似乎是最合理的,而且它可能是更好的认为是一种“设计选择”在我们的配方设计的漠视,而不是作为一个假设本身。这三个假设/设计的选择将使我们能够获得一个非常优雅的classof学习算法,即全球语言监测机构,有很多可取的属性,如易于学习。此外,生成的模型往往是非常有效的模拟不同类型的分布在y;例如,我们不久将表明,逻辑回归和普通最小二乘法都可以派生的漠视。9.1 Ordinary Least Squares 表明普通最小二乘法是一种特殊的GLM的家庭模型,考虑设置目标变量y(也称为响应变量在GLM术语)是连续的,而且我们模型x y给定的条件分布为高斯N(μ,σ2)。(在这里,μ可能取决于x)。所以,我们让ExponentialFamily(η)分布是高斯分布。正如我们之前看到的,配方的高斯指数族分布,我们有μ=η。所以,我们有 上面的第一个假设2,平等;第二个平等的合集y | x;θ∼N(μ,σ2),所以其预期值等于μ;第三个平等从假设1(和我们先前推导表明,μ=η配方的高斯指数族分布),和最后一个平等遵循从假设3。
9.2 Logistic Regression 我们现在考虑逻辑回归。我们感兴趣的是二进制分类,因此y∈{ 0,1 }。鉴于y binary-valued,因此自然选择的伯努利家族分布模型的条件分布x y。在我们制定的伯努利分布指数族分布,我们有υ= 1 /(1 + e−)。此外,请注意,如果x,y |θ∼伯努利(υ),然后E x y |,θ=υ。similarderivation后,作为一个普通的最小二乘法,我们得到:
所以,这给了我们假设函数形式的h(x)= 1 /(1 + e−T x)。如果你以前想知道我们想出了物流功能的形式1 /(1 + e−z),这给了一个答案:一旦我们假设x y条件是伯努利,它产生的后果的漠视和指数族分布的定义。引入更多的术语中,该函数g给分配的平均作为自然参数的函数(g(η)= E(T(y);η))被称为规范响应函数。其逆,g−1,称为规范化链接功能。因此,规范响应函数为高斯家庭只是识别功能,和规范化是伯努利响应函数 9.3 Softmax Regression 让我们看看一个GLM的例子。考虑一个分类问题的反应变量y可以承担任何一个k值,因此y∈{ 1 2,。、k}。例如,而不是电子邮件分类到两类垃圾邮件或非垃圾邮件，将是一个二元分类问题,我们可能需要分类成三个类,如垃圾邮件、个人邮件,与工作相关的邮件。响应变量仍然是离散的,但现在能超过两个值。我们将因此分布式根据多项分布模型。
允许派生的GLM造型这种类型的多项数据。这样做,我们将首先表达了多项指数族分布。参数化一个多项式在k可能的结果,可以使用υ1 k参数,。,υk指定每个结果的概率。然而,这些参数将是多余的,或者更正式,他们不会独立(因为知道任何k−1υi独特的决定 最后一个,因为他们必须满足Pkiυi = 1 = 1)。所以,我们将参数化多项式只有k−1参数,υ1,。,υk−1,υi = p(y =我;υ)和p(y = k;υ)= 1−Pk−1 i = 1υi。记数的便利,我们还将让υk = 1−Pk−1 i = 1υi,但我们应该记住,这不是一个参数,而且它完全υ1规定,。,υk−1。
表达多项指数族分布,我们将定义T(y)∈R^k−1如下: 与我们之前的例子,在这里我们没有T(y)= y;此外,T(y)现在是一个k−1维向量,而不是一个实数。我们将编写(T(y))我表示的第i个元素的向量T(y)。我们介绍一个非常有用的符号。一个指标函数1 {·}就值1如果它的参数是正确的,和0(1 {真正} = 1,1 {假} = 0)。例如,1 { 2 = 3 } = 0和1 { 3 =5−2 } = 1。所以,我们还可以写T之间的关系(y)和y(T(y)){ y =我} i = 1。(继续阅读之前,请确保你明白为什么这是真的!)进一步,我们有E[(T(y))我]= P(y =我)=υi。
现在,我们可以证明这个多项式指数家族的一员，有如下：
至此我们制定的多项指数族分布。
链接函数给出了for i= 1,„,k)
为了方便起见,我们也定义ηk=log(υk /υk)= 0 =。逆函数并获得响应函数的联系,因此,我们有
这意味着υk = 1 / Pki = 1 ei,可代替回方程(7)给响应函数 这个函数映射η的υ的叫做将softmax功能。
完成我们的模型,我们使用假设3,鉴于ηi的早些时候,x的线性相关。所以,ηi =θTi x(因为我= 1,。θ1,k−1),。,θk−1∈Rn + 1是我们的模型的参数。记数的方便,我们还可以定义θk = 0,以便ηk =θT k x = 0,鉴于之前。因此,我们的模型假设的条件分布ygiven x等于
这个模型,这也适用于分类问题y∈{ 1,„k },叫做softmax回归。这是一个逻辑回归的概括。
我们的假设将输出
换句话说,我们的假设将输出概率估计p(y =我| x;θ),为每一个值的我= 1,。k。(尽管h(x)如上定义只是k−1维,显然p(y = x k |;θ)可以获得1−Pk−1 i = 1υi)。最后,让我们讨论参数拟合。类似于我们最初派生的普通最小二乘法和逻辑回归,如果我们有一个训练集m的例子{(x(i),y(i));i= 1,„,m },愿学习的参数θi这个模型中,我们将首先写下log-likelihood
机器学习课程大纲 第8篇
翻转课堂 ( The Flipped Classroom) 起源于美国, 这一观念的提出至今虽然时间不长, 但是却受到了世界各地的教育教学研究者的热切关注, 出现一片繁荣之态, 也是教育行业之中的热门话题。翻转课堂一改传统的教学方式, 把在课堂中的教师教、学生学来完成的任务, 变成学生通过观看教学视频等方式在课前进行知识的学习, 在课堂中主要是教师和学生协作对知识进行吸收内化。目前我国对翻转课堂研究主要还是集中在理论研究和实证研究阶段, 也有很多教育者在应用之后取得了良好的效果, 例如: 山西运城市的新绛中学采用的中国式翻转课堂教学策略试验中, 最终结果显示该校学生的成绩不但没有下降, 反而在高考中的录取率比原来更高[1]; 职业技术学院的教师利用翻转课堂的思想调整自己教学[2]。相信它的应用也将在今后的教育教学中有很可观的前景。
二、我校机器人编程课程的现状分析
我校的科技创新发明多次在国家、省、市, 区获奖, 机器人创造也获过不少奖项, 但是远远不如科技发明创造。通过几次比赛发现学生在机器人编程方面比较薄弱, 导致的原因包括学生不理解程序的含义, 不会根据实际情况进行思考, 这些原因归根于学生的实践练习的时间少。学生练习主要是在学校机器人室进行, 他们学习机器人编程和实践的练习的时间是安排在放学后, 大约一小时左右。而且这些学生在学习机器人编程的时间段内还要兼顾科技发明创造, 所以一周练习机会就少之又少。面临很多的参赛项目, 而且时间有限的情况下, 如何拓宽学生的学习和练习时间, 就成我们需要思考的问题。
机器人教学是信息技术教育的深入发展, 并且适合初中学生的个性特点, 与青少年的自我发展需要相符。在机器人编程中能够提高学生的创新思维、操作能力、竞争意识以及团队合作精神的发展。机器人教育不但培养学生兴趣和意识, 而且让学生了解和掌握机器人教育的知识和技能, 其核心理念就是创新性和科学性, 是充分展示素质教育的手段。随着时代的发展, 科学的进步, 我国中小学机器人教育有了进一步的发展, 2015 年9 月起我市初中关于机器人教学也从非正式的课堂教学形式, 引入到信息技术课堂中。在七年级下册中就有关scratch的编程学习。所以说在之前关于翻转课堂在机器人编程中的研究, 对接下来的scratch教学也有极大的促进作用。把学习机器人编程的这种思维能力、合作精神和创新意识作为支持终身学习的手段, 为适应信息化社会的学习、工作和生活打下必要的基础。
三、翻转课堂在机器人编程中的应用
翻转课堂顾名思义就是把课堂翻转过来, 学生在课余时间进行新知识的学习, 在课堂中与教师、学生互动解决疑难问题, 吸收归纳知识。我尝试将翻转课堂利用在机器人编程教学中, 学生在课余时间进行自主学习, 促进学生自主学习能力, 提高学生的理解能力, 拓宽学生在课堂中的动手实践时间, 从而提高学生的学习质量。
( 一) 翻转课堂拓宽学生的实践操作和交流的时间
学生在编码中会因为一些复杂的编程语句无法理解, 在实践课堂中用过多的时间进行学习, 从而导致实践操作的时间没有。利用翻转课堂, 可以让学生对这些语句进行提前学习, 模块化分析编程代码, 并配有视频。学生可以在学习代码时对应观看视频, 便于学生对代码的理解, 这样在课堂中就会有大量的时间进行实践操作和学生讨论分析。
( 二) 翻转课堂能很好实施分层教学和学习
在以往的教学中, 很难实施分层教学和学习。一方面是怕打击学生的自信心, 另一方面是课堂教学中的分层次教学和学习实施难度比较大。对于大班型的教学来说, 教师很难全面的兼顾到学生。但是目前提供的翻转课堂, 学生可以根据自己的需要和学习能力水平, 在家中或者在学校进行自主学习。学困生可以针对自己薄弱的地方观看视频进行学习, 对于学优生可以选择拓展的知识进行学习。这样会大大提高学生的学习能力和水平, 满足每一位学生都能学有所获, 都能“吃饱”。例如在学习迷宫的程序时, 有些学生可以根据循迹编程语句迁移到迷宫的程序编写中, 而有的学生在思维拓展迁移方面不足。所以在班级授课的时候导致一部分学生学习很快, 一部分学生学习很困难。但是利用翻转课堂就很容易解决这一问题, 学习能力好的学生可以根据教师提供的复杂程序图进行自主编写, 学习能力较弱的学生可以多看几遍视频进行学习, 直到学会为止, 同时也配有相对比较简单的图纸进行编程。
( 三) 翻转课堂为学生提供自由的学习时间
由于我校的机器人编程课程是学生自愿报名参加的, 类似于特长班, 授课时间主要集中在学生放学后的一个小时。在上课中发现有的部分学生由于一些客观因素不能按时参加训练, 当下次来学习会出现跟不上的情况。现在用翻转课堂进行授课, 学生可以自由选择合适的时间进行学习, 从而避免以上发生的情况, 给学生和教师都提供了方便。
翻转课堂在机器人编程教学中的应用, 还是处于一种探索尝试中, 如何更加有效的引导学生利用和学习, 还要对学生进行培训指导, 使学生感受到它的好处。通过翻转课堂的实施, 学生的学习兴趣能够更加的浓厚, 学生的自主学习能力得到提高, 通过知识的学习, 培养学生的良好学习习惯和能力, 便于学生在以后的学习和生活中受益。所以我认为将翻转课堂引入到机器人编程教学中, 是为该学科的教学提供了新的方式和方法。在今后的教学和科研中, 我会更加深入的研究其在学科教学中的应用。
摘要：在在职研究生其间学习网络课程这门学科时, 关于翻转课堂这一新的教学模式的思考及实践应用。通过翻转课堂的学习, 认识了什么是翻转课堂和这种课堂教学模式的优势, 能够为学生提供个性化的学习, 激发学生自主学习兴趣和动力, 充分体现学生学习的主体地位。也观看一些从国外到我国的一些关于应用翻转课堂教学的成功案例, 结合我校重视科技教学方面, 历年科技发明创造在全国突出, 但是在机器人编程比较薄弱这一问题, 突发奇想尝试将翻转课堂教学模式用于机器人编程, 经过一段时间的实践, 有了一些效果。本文是我将翻转课堂应用在教学中的一点体会, 为该模式在其他学科教学中, 给大家提供点参考。
关键词：机器人编程,网络课程
参考文献
[1]金陵.2013年中小学信息化趋势探微[J].中国信息技术教育, 2013 (1) :27.
