链接：YJango 学习观
1 好多人一辈子都没搞清楚什么是学习#
- 记忆：容量有限，难以集齐
- 学习：找出知识，压缩信息
1.5 为什么有人擅长文科，有人却擅长理科？#
- 知识：输入与输出的映射
- 变体
- 规律
- 理科知识
- 变体多
- 多例子泛化普遍规律
- 文科知识
- 变体少
- 多场地学习相同的知识
2 为什么学习要“先把书读厚，再把书读薄”#
- 学习 \neq 记忆
- 知识 \neq 信息
- 例子和知识
- 学习步骤
- 明确问题和答案
- 用例子构建知识
- 验证知识有效性
学习原则#
- 明确任务输入输出
- 例子重塑大脑连接
- 二阶知识拆分知识
3 十年学不会英语？其实你早就学会了“英语”#
- 思考类(依赖意识)
- 数学
- 逻辑
- 运动类
- 语言
- 运动
- 错误的学习方式？
- 错误的输入输出
- 文字到文字
- 错误的学习方式
- 语法
- 中文意思
- 不用例子学习
- 错误的输入输出
- 英语学习误区
- 统一变成文字到文字的学习
- 听：声音到意思
- 说：想法到发声
- 读：文字到意思
- 写：想法到打字
4 为什么你解题时毫无头绪#
- 思考类问题解题：从输入得到输出
- 应对办法
- 多学知识
- 在脑子里面直接搜索到答案
- 分而治之
- 分解问题，迁移到已经熟悉的问题上
- 多学知识
4.5 你以为这些“学习方法”是从教育理论而来？#
- 如何用机器学习理论指导人脑学习？
- 学习
- 为何学习
- 找出规律
- 压缩信息
- 如何学习
- 明确任务
- 通过例子
- 学习误区
- 错误输入输出
- 错误知识类型
- 把知识当信息
- 如何应用
- 分而治之
- 二阶知识
- 为何学习
- 机器学习
- 为何建模
- 识别模式
- 压缩数据
- 如何建模
- 明确任务
- 样本训练
- 建模误区
- 错误输入输出
- 错误学习算法(浅层学习)
- 错误迁移方式(深度学习)
- 如何应用
- 分而治之
- 先验知识
- 为何建模
5 思维导图原理：人生与高手之差#
- 常见学习
- 阅读知识描述
- 理解文字意思
- 不断重复描述
- 思维导图的作用
- 列关键词
- 它是什么
- 它的目的
- 拆分知识
- 思维导图（大知识）
- 输入输出（小知识）
- 庞杂信息
- 知识网络
- 使用目的
- 拆分知识：信息与知识之间的关系
- 二阶知识：知识与知识之间的关系
- 条件循环
- 并列组合
- 使用场景
- 学习：深度学习好的本质
- 应用：分而治之具体操作
- 使用原则
- 知识独立
- 输入输出（小知识）
- 正向思维：从大知识到小知识
- 逆向思维：从小知识到大知识
5.5 如何设计自己的思维导图画法？#
- 根据 学习#原则 设计
- 思维导图
- 使用步骤
- 搜集例子
- 自我提问（循环）
- 一阶知识
- 分类
- 它是什么
- 为什么是
- 回归
- 它的目的
- 如何达成
- 分类
- 二阶知识
- 组合关系
- 他有什么
- 执行步骤
- 先后顺序
- 组合关系
- 一阶知识
- 使用技巧
- 工具使用
- 知识命名
- 定语名词
- 分类
- 动词宾语
- 回归
- 定语名词
- 使用误区
- 记录所有的信息
- 知识间不独立
- 记录他人的导图
- 从不验证更新
- 导图无规律
- 使用步骤
思维导图例子：线性代数 + 微积分#
6 终极学习方法 - 费曼技巧#
- 方法是达成目的的手段，手段可以选择，目的才是核心。
- 费曼技巧相当于先用训练集训练模型，然后根据验证集的表现重新调整模型。学习过程相当于编码器，解释过程相当于解码器。
最后更新: 2022-11-15