摘自网络上的一些学习方法

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一、轻松有效的学习方法
(1)弄假成真,引发学习兴趣
假如你对工作有兴趣,那么这种态度会使兴趣变成真的,并且消除疲劳。在开始学习自己不喜欢的课程前,可以保持一种快乐感,对着课本大声说:“数学,我非常喜欢你!”“可爱的语文,我对你充满兴趣。”等等。天长日久,你会发现原来学习并不痛苦。


(2)从课外找学习兴趣
通过阅读一些趣味数学的课外书,你会发现,原来那些枯燥无味的数学竟然还有着那么多乐趣;读一些浅显易懂的英语童话,不仅可以帮助你记忆课堂上学到的东西,还可以积累很多单词,学习很多语法。
并且将平常课堂上学到的知识运用在生活之中,学了英文,遇见了外国人上去与他们交谈几句。当你发现学到的东西很有用时,你会对学习产生乐趣。

 

二、学会管理学习资源
(1)分门别类利用时间
1.分清事情的轻重缓急
每天用十分多钟的时间清楚明白地列出自己当天应完成的学习任务、课外活动等。
2.准确地把列出的学习任务和课余活动进行清楚的分类,可分为A(最重要的)B(一般重要的)C(不重要的)三类。

(2)学会制定学习计划
一份好的学习计划往往具备以下四个特点
针对性强
时间安排尽量具体
目标明确适中
周期宜短不宜长
把握了以上要点,定一份适合自己的计划,努力照着自己的计划去做,一段时间下来你必定会有很大进步。


(3)怎样执行学习计划
很多同学都会有这样的体会:制定计划容易,执行计划难。常常是雄心勃勃制定出一个很好的计划,但过不好两天就执行不下去了。要避免这种情况,应当在计划的执行中遵循以下两个原则:

 

①今日事今日毕
很多同学往往遇到这样的情况:计划当日完成的事情往往无法完成。
事实上,“今日事”无法“今日毕”的原因主要有两个。
一、制定的计划任务过重,超出了自己实际能力。
二、缺乏毅力,自我约束的能力不够。
如果是第一个原因,那么应该根据自己的情况重新修改一下计划,量力而行,切勿贪多。因为学习是一个循序渐进的过程,不是靠短短几天就能一口吃成个大胖子的。
如果是第二个原因,就要重新从自己身上入手。可以请爸爸妈妈老师同学监督自己。但是,这种方法,还不是一定有效的。最重要的是培养自己的恒心和毅力。
②保持一定的灵活性
当你开始实施计划着手学习的时候,有时也会由于某些特殊的情况影响了计划的实施。
我们就可以适当变动一下情况。

 

三、轻松提高记忆力
(1)记忆的黄金定律——阅读一分钟,默记四分钟
所谓默记就是动嘴但不出声的记忆方式。这种方式非常有效,每个人都使用过,但是,很少人把它运用在学习之上。
默记不仅可以扩大记忆量,而且记忆维持量也大于阅读。大体而言学习时间分配以“阅读一,默记四”为最好效果。需要注意的是:默记时如果不是迫不得已,一定不要查看文字。

(2)尝试回忆有利于记忆
所谓尝试回忆,就是在背记的过程中不断地自己考自己。考的方法很多,主要是采用自己复述自己默写等方式。例如在记英语单词时,可以看着中文默写英文或看着英文说出中文。对学习过的重点知识,及时进行尝试回忆,会有很好的记忆效果。很多同学在记忆的时候,总是闷着头一遍又一遍的读。这种枯燥无味的重复诵读,并不能使大脑皮层处于兴奋状态。这样,就会降低记忆的效果。当想不起来时,就要开动脑筋。


四、读书有高招
现在告诉大家一些读书必学的方法
(1)不动笔墨不读书
最淡的墨水胜过最强的记忆。
(2)眼到、心到、口到、手到、脑到
储存资料,积累素材,扩大知识面,提高综合能力。
(3)保持书桌整洁。不仅是一个好的卫生习惯的表现,更是培养良好学习习惯的保证。


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### 关于李航《统计学习方法》习题答案或解析 李航的《统计学习方法》是一本经典的机器学习教材,涵盖了监督学习、非监督学习、特征选择与稀疏学习等多个领域的内容[^4]。对于寻找该书的习题答案或解析的需求,以下内容可能对您有所帮助: 1. **官方资源**:李航本人并未提供官方的习题答案或解析文档。然而,书中的一些例题和推导过程已经非常详尽,可以作为理解理论的重要参考[^5]。 2. **社区贡献**:许多学习者和教育机构基于该书的内容编写了相关的习题解析。例如,在 GitHub 上存在一些由个人维护的项目,专门整理了《统计学习方法》的习题解答。这些解答通常以 Markdown 或 PDF 格式呈现,并结合代码实现进行说明[^6]。 3. **在线课程**:部分高校或培训机构开设了基于《统计学习方法》的课程,其中包含详细的习题讲解视频或课件。例如,清华大学曾开设相关课程,其讲义和习题解析可在网络上找到[^7]。 4. **论坛讨论**:像知乎、优快云 等技术社区中,有许多关于《统计学习方法》的专题讨论。用户可以通过搜索关键词“李航 统计学习方法 习题解析”找到相关的帖子和解答[^8]。 以下是部分推荐的资源链接(请根据实际情况访问): - [GitHub - StatisticalLearningMethod](https://github.com): 提供了书中大部分章节的习题解析及代码实现。 - [知乎专栏](https://www.zhihu.com): 包含针对特定习题的详细解答和讨论。 ```python # 示例代码:使用 Python 实现感知机算法(摘自《统计学习方法》) import numpy as np class Perceptron: def __init__(self, learning_rate=1): self.learning_rate = learning_rate def fit(self, X, y): # 初始化权重向量 self.w = np.zeros(X.shape[1]) self.b = 0 while True: misclassified = False for i in range(len(X)): if y[i] * (np.dot(self.w, X[i]) + self.b) <= 0: self.w += self.learning_rate * y[i] * X[i] self.b += self.learning_rate * y[i] misclassified = True if not misclassified: break def predict(self, X): return np.sign(np.dot(X, self.w) + self.b) ```
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