机器学习个人总结

时间：2022-05-23 13:07:17 其他个人工作总结收藏本文下载本文

【导语】下面是小编给各位读者分享的机器学习个人总结（共18篇），欢迎大家分享。

机器学习个人总结

篇1：数据挖掘机器学习总结

1 决策树算法

机器学习中，决策树是一个预测模型；它代表的是对象属性值与对象值之间的一种映射关系。树中每个节点表示某个对象，每个分叉路径则代表的某个可能的属性值，而每个叶结点则对应具有上述属性值的子对象。决策树仅有单一输出；若需要多个输出，可以建立独立的决策树以处理不同输出。

从数据产生决策树的机器学习技术叫做决策树学习, 通俗说就是决策树。

决策树学习也是数据挖掘中一个普通的方法。在这里，每个决策树都表述了一种树型结构，它由它的分支来对该类型的对象依靠属性进行分类。每个决策树可以依靠对源数据库的分割进行数据测试。这个过程可以递归式的对树进行修剪。当不能再进行分割或一个单独的类可以被应用于某一分支时，递归过程就完成了。另外，随机森林分类器将许多决策树结合起来以提升分类的正确率。决策树同时也可以依靠计算条件概率来构造。决策树如果依靠数学的计算方法可以取得更加理想的效果。

1.1 决策树的工作原理

决策树一般都是自上而下的来生成的。

选择分割的方法有多种，但是目的都是一致的，即对目标类尝试进行最佳的分割。

从根节点到叶子节点都有一条路径，这条路径就是一条“规则”。

决策树可以是二叉的，也可以是多叉的。

对每个节点的衡量：

1) 通过该节点的记录数；

2) 如果是叶子节点的话，分类的路径；

3) 对叶子节点正确分类的比例。

有些规则的效果可以比其他的一些规则要好。

1.2 ID3算法

1.2.1 概念提取算法CLS

1) 初始化参数C={E}，E包括所有的例子，为根；

2) 如果C中的任一元素e同属于同一个决策类则创建一个叶子节点YES终止；否则依启发式标准，选择特征Fi={V1, V2, V3,……, Vn}并创建判定节点，划分C为互不相交的N个集合C1，C2，C3，……，Cn；

3) 对任一个Ci递归。

1.2.2 ID3算法

1) 随机选择C的一个子集W (窗口)；

2) 调用CLS生成W的分类树DT(强调的启发式标准在后)；

3) 顺序扫描C搜集DT的意外(即由DT无法确定的例子)；

4) 组合W与已发现的意外，形成新的W；

5) 重复2)到4)，直到无例外为止。

启发式标准：

只跟本身与其子树有关，采取信息理论用熵来量度。

熵是选择事件时选择自由度的量度，其计算方法为：P=freq(Cj,S)/|S|；INFO(S)=-SUM(P*LOG(P))；SUM函数是求j从1到n的和。Gain(X)=Info(X)-Infox(X)；Infox(X)=SUM( (|Ti|/|T|)*Info(X)；

为保证生成的决策树最小，ID3算法在生成子树时，选取使生成的子树的熵(即Gain(S))最小的特征来生成子树。

ID3算法对数据的要求：

1) 所有属性必须为离散量；

2) 所有的训练例的所有属性必须有一个明确的值；

3) 相同的因素必须得到相同的结论且训练例必须唯一。

1.3 C4.5算法

由于ID3算法在实际应用中存在一些问题，于是Quilan提出了C4.5算法，严格上说C4.5只能是ID3的一个改进算法。

C4.5算法继承了ID3算法的优点，并在以下几方面对ID3算法进行了改进：

1) 用信息增益率来选择属性，克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足；

2) 在树构造过程中进行剪枝；

3) 能够完成对连续属性的离散化处理；

4) 能够对不完整数据进行处理。

C4.5算法有如下优点：

产生的分类规则易于理解，准确率较高。

C4.5算法有如下缺点：

在构造树的过程中，需要对数据集进行多次的顺序扫描和排序，因而导致算法的低效。此外，C4.5只适合于能够驻留于内存的数据集，当训练集大得无法在内存容纳时程序无法运行。

分类决策树算法：

C4.5算法是机器学习算法中的一种分类决策树算法，其核心算法是ID3算法。

分类决策树算法是从大量事例中进行提取分类规则的自上而下的决策树。

决策树的各部分是：

根：学习的事例集；

枝：分类的判定条件；

叶：分好的各个类。

1.3.1 C4.5对ID3算法的改进

1) 熵的改进，加上了子树的信息。

Split_Infox(X)= -SUM( (|T|/|Ti|)*LOG(|Ti|/|T|))；

Gain ratio(X)= Gain(X)/Split_Infox(X);

2) 在输入数据上的改进

① 因素属性的值可以是连续量，C4.5对其排序并分成不同的集合后按照ID3算法当作离散量进行处理，但结论属性的值必须是离散值。

② 训练例的因素属性值可以是不确定的，以?表示，但结论必须是确定的。

3) 对已生成的决策树进行裁剪，减小生成树的规模。

2 The k-means algorithm（k平均算法）

k-means algorithm是一个聚类算法，把n个对象根据它们的属性分为k个分割，k < n。它与处理混合正态分布的最大期望算法很相似，因为他们都试图找到数据中自然聚类的中心。它假设对象属性来自于空间向量，并且目标是使各个群组内部的均方误差总和最小。

假设有k个群组Si, i=1,2,...,k。μi是群组Si内所有元素xj的重心，或叫中心点。

k平均聚类发明于1956年，该算法最常见的形式是采用被称为劳埃德算法(Lloyd algorithm)的迭代式改进探索法。劳埃德算法首先把输入点分成k个初始化分组，可以是随机的或者使用一些启发式数据。然后计算每组的中心点，根据中心点的位臵把对象分到离它最近的中心，重新确定分组。继续重复不断地计算中心并重新分组，直到收敛，即对象不再改变分组（中心点位臵不再改变）。

劳埃德算法和k平均通常是紧密联系的，但是在实际应用中，劳埃德算法是解决k平均问题的启发式法则，对于某些起始点和重心的组合，劳埃德算法可能实际上收敛于错误的结果。（上面函数中存在的不同的最优解）

虽然存在变异，但是劳埃德算法仍旧保持流行，因为它在实际中收敛非常快。实际上，观察发现迭代次数远远少于点的数量。然而最近，David Arthur和Sergei Vassilvitskii提出存在特定的点集使得k平均算法花费超多项式时间达到收敛。

近似的k平均算法已经被设计用于原始数据子集的计算。

从算法的表现上来说，它并不保证一定得到全局最优解，最终解的质量很大程度上取决于初始化的分组。由于该算法的速度很快，因此常用的一种方法是多次运行k平均算法，选择最优解。

k平均算法的一个缺点是，分组的数目k是一个输入参数，不合适的k可能返回较差的结果。另外，算法还假设均方误差是计算群组分散度的最佳参数。

3 SVM（支持向量机）

支持向量机，英文为Support Vector Machine，简称SV机（论文中一般简称SVM）。它是一种监督式学习的方法，它广泛的应用于统计分类以及回归分析中。

支持向量机属于一般化线性分类器。它们也可以被认为是提克洛夫规范化（Tikhonov Regularization）方法的一个特例。这种分类器的特点是他们能够同时最小化经验误差与最大化几何边缘区。因此支持向量机也被称为最大边缘区分类器。

在统计计算中，最大期望（EM）算法是在概率（probabilistic）模型中寻找参数最大似然估计的算法，其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量（Latent Variable）。最大期望经常用在机器学习和计算机视觉的数据集聚（Data Clustering）领域。最大期望算法经过两个步骤交替进行计算，第一步是计算期望（E），也就是将隐藏变量像能够观测到的一样包含在内从而计算最大似然的期望值；另外一步是最大化（M），也就是最大化在 E 步上找到的最大似然的期望值从而计算参数的最大似然估计。M 步上找到的参数然后用于另外一个 E 步计算，这个过程不断交替进行。

Vapnik等人在多年研究统计学习理论基础上对线性分类器提出了另一种设计最佳准则。其原理也从线性可分说起，然后扩展到线性不可分的情况。甚至扩展到使用非线性函数中去，这种分类器被称为支持向量机(Support Vector Machine，简称SVM)。支持向量机的提出有很深的理论背景。支持向量机方法是在近年来提出的一种新方法，但是进展很快，已经被广泛应用在各个领域之中。

SVM的主要思想可以概括为两点：(1) 它是针对线性可分情况进行分析，对于线性不可分的情况，通过使用非线性映射算法将低维输入空间线性不可分的样本转化为高维特征空间使其线性可分，从而使得高维特征空间采用线性算法对样本的非线性特征进行线性分析成为可能；(2) 它基于结构风险最小化理论之上在特征空间中建构最优分割超平面，使得学习器得到全局最优化，并且在整个样本空间的期望风险以某个概率满足一定上界。

在学习这种方法时，首先要弄清楚这种方法考虑问题的特点，这就要从线性可分的最简单情况讨论起，在没有弄懂其原理之前，不要急于学习线性不可分等较复杂的情况，支持向量机在设计时，需要用到条件极值问题的求解，因此需用拉格朗日乘子理论，但对多数人来说，以前学到的或常用的是约束条件为等式表示的方式，但在此要用到以不等式作为必须满足的条件，此时只要了解拉格朗日理论的有关结论就行。

支持向量机将向量映射到一个更高维的空间里，在这个空间里建立有一个最大间隔超平面。在分开数据的超平面的两边建有两个互相平行的超平面。分隔超平面使两个平行超平面的距离最大化。假定平行超平面间的距离或差距越大，分类器的总误差越小。一个极好的指南是C.J.C Burges的《模式识别支持向量机指南》。van der Walt 和 Barnard 将支持向量机和其他分类器进行了比较。

有很多个分类器(超平面）可以把数据分开，但是只有一个能够达到最大分割。

我们通常希望分类的过程是一个机器学习的过程。这些数据点并不需要是中的点，而可以是任意(统计学符号)中或者 (计算机科学符号) 的点。我们希望能够把这些点通过一个n-1维的超平面分开，通常这个被称为线性分类器。有很多分类器都符合这个要求，但是我们还希望找到分类最佳的平面，即使得属于两个不同类的数据点间隔最大的那个面，该面亦称为最大间隔超平面。如果我们能够找到这个面，那么这个分类器就称为最大间隔分类器。

设样本属于两个类，用该样本训练SVM得到的最大间隔超平面。在超平面上的样本点也称为支持向量。

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数据挖掘机器学习总结

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篇2：学习机器作文

父母生下我们，难道只是让我们做学习的机器吗？

现在的家长普遍都有望子成龙、望女成凤的心愿，希望自己的子女在充满残酷竞争的社会里取得成功。而能够成功的总是少数人，因此很多学校、家长在用少数人的成功模式去教育所有的孩子，没有人会希望自己的孩子将来没出息。

我妈何尝不是这样的人呢？这个暑假，光培训班就报了一大堆，每天从早上八点学到晚上七点。按照她的想法，提前学习下学期的内容，能起到打好基础的作用。总之，她就是希望我能取得好的成绩。（我能理解她的想法。）

普天下的家长又何不是这样想的呢？但孩子也是人，不是学习的机器，所以，专门逼迫孩子学习是不可取的，我只是希望家长们能正确理解这一观点。

小明以前的成绩不好，但其爸妈对他的要求却非常严格，只要他考的好，80分以上，多少分给多少钱，若是以下……用80分减去得的分数再除以五（取整数），是多少就打多少下，小明怕爸妈，所以，便私底下与同学“合作”，果然小明的成绩突飞猛进，但他爸妈却不知情，以为是他们教育有方。小明分些钱给帮助过他的“哥们”。余下的钱就与那些所谓的好朋友一起上网游戏，打架……老师很奇怪，便在考试时专门注意他，果然，发现了他与同学作弊，将情况汇报给家长，后果嘛！自己想，我不忍心将那种皮开肉绽的场面描写出来。

不过有很多家长认为，不打能成器吗？我反问一句：“难道你们认为，一手拿着棍子，另一只手拿着钱，就能将孩子培养成才吗？

小刚的爸爸很尊重小刚，从不打骂他，孩子喜欢玩电脑，行，给他买，当然是在学习好的情况下，孩子喜欢画画，行，让他画。高考之后，小刚也不负众望，以647分高分，考上了北京人民大学。您说棍棒底下能出才子吗？

家长们，我们不是“学习的机器”，所以务必不要逼迫我们去学习。逼迫去学，脑神经是死的，而若激起孩子对学习的兴趣，脑神经才是活的。

把“要我学”转变成“我要学”才是最明智的选择。

篇3：学习机器作文

我只是家长的一个学习机器，我一点也不快乐。

我是家长口中别人的孩子，基本上每次都能考到高分，偶尔也有两三次没考好。但父母还是不满意，在她们眼中，我永远都没别人家的孩子好。只看得到我的成绩，永远都看不到我的`努力。我对她来说就是一个学习的机器，我都快崩溃了，每天都要戴上面具和她们做交流，每天晚上枕头都是湿的，晚上8点上床，凌晨1、2点才能睡着。

有时候，做好了，换来的只有一句表扬；有一点没做好，等来的就只能是打骂。

大人说东，我们绝不能往西，不然的话就是不尊重长辈，不听话。

虽然我知道你们这是为了我好，为了不让我在以后的社会中淘汰，但你们可以换一种方式吗？你可以对我好一点吗？我们学生真的也很累，每天写作业写到八九点，考试一旦没考好就会遭到你们的责骂，每天辛辛苦苦写作业，换来的只有一顿责骂吗？

只能按照你们的要求做，哈哈哈哈哈哈，学生？我们还是人吗？中国学生到底犯什么罪了？作业是外国人发明的，可是还是中国学生写的最多。每天写作业，上课，写作业，上课，累成狗！家长们呢？无动于衷！“你们就是该学习的年龄”，我们受到的嘲讽是家长们永远不能想象的！我只是希望你对我们好一点！别再把我们当成你们的学习机器了！

好不容易到了双休日，终于可以休息的时候，却听见这声音：“作业写完了吗？还不快去写！”难道我们只能做你的学习机器吗？我也有自己想做的事情，只希望你能理解我的苦。

请别再把我当做你们的学习机器了！

篇4：学习机器作文

在满教室的惊奇蔓延的红色“大无畏”学习思想中，那学习机器却在下一代的惊愕中成为了看上去光鲜亮丽的教育失败品……

毋庸置疑的，他们光荣地完成了光辉的初中三年，发的光是金子在阳光下散发的耀眼光以环绕光晕，何等的夺目！“市状元”同等吸引人，多少人的目标或是多少家长的强求，却不知，一个“市状元”，也许让她失去了更多。

而她得到了什么？一个“市状元”，一个好高中，一群“忠实粉丝”。也许多年之后是状元的名号，只会留在档案，一个就读的好高中决定不了人生，成为过去。那群“忠实粉丝”终将散去，有的人成了新状元，那群人转向新状元。人走茶凉，无论人气多高，最终也会散去。

她也有可能会有辉煌的人生，这我不反对；但有的市状元，却碌碌无为。

她的理科很好，数学挺不错，她数学老师也因此扬名立万，接受了不少采访。也因状元的光太耀眼，沾染了光彩罢了，我现在的老师也是那个老师，高兴地，高调宣传，卖力的很，我仿佛“三生有幸”地分到那老师的班上，他讲：“那个状元，乐于学习，甚至到了不让做题非要做的境界。”

一句话，可把我大720班的许多同学目瞪口呆，一些人的惊讶也成了佩服、膜拜。毕竟，“状元”不是所有人都能拿到的，佩服也正常，但不谈事件的真实性，光这个语言就足以令人质疑，“爱学习者寡矣”，以那宣传来说，这人的大无畏学习精神异常珍贵，我们也无从得知事情真相。

这愕然的学习方法我也不知效果如何，改天可以试一下，那老师接着说：“我的上一届学生就希望拖堂，下课了也要做题。”我不敢想象这样的场面，也难以想象，在我脑海里出现的只有学生的叹气，也从中不难知道以后的作业会有多少。

这大无畏学习法还是发扬光大，他们少了对活动的盼望，对于广阔世界的杯葛。

何等的释怀？

万事人之本性，人们追求快乐，我也在伤怀中叹息了。

篇5：机器学习就业前景

目前机器学习的一个比较热门的方向是统计机器学习(另外一个可能是图模型，按照Jordan的说法是机器学习属于频率主义，而图模型属于贝叶斯主义)，对于每一个做统计机器学习的研究者来说，他们大致可以分为两类：一类做统计学习理论相关工作，如泛化界、约简或一致性;一类做优化算法，如支持向量机、Boosting等。作为一个纯统计机器学习的学者来说，我想这两块内容都得了解。优化算法的门槛低点，可能比较容易上手，了解他们并不太难，比如支持向量机本质上是求解一个RKHS上的二次优化问题，Boosting是函数空间上的梯度下降优化问题。统计学习理论的门槛高点，需要的基础数学知识多点，离计算机出生的人比较远，因而常常使人望而生畏。最近本人对统计学习理论这块做了些整理，发现其实这块东西并非如想象的那么难，他们的本质无非是概率集中不等式在机器学习上的应用，下面以泛化界为例讲一下自己对那块内容的理解。

Talagrand说过: “A random variable that depends (in a ”smooth way“) on the influence of many independent variables(But not too much on any of them) is essentially constant”. 中文上的意思是，依赖于许多独立随机变量的随机变量本质上是个常量，举个例子，经验风险就是一个依赖于一个随机训练样本集合的随机变量，因而经验风险本质上应该是个常量。正因为如此，这个随机变量离开它均值的概率就以指数形势衰减，因此这就是泛化界中常见的如下论述：“以1-sigma的概率，作如下论断”的由来。目前使用的各种泛化界分析工具本质上正是基于这个原理，下面介绍下目前主流的三种泛化界分析方法，VC维，R复杂度和稳定性分析。

为了叙述清楚，如一个游戏开始之前需要设置游戏规则一样，这里简单介绍一下机器学习问题设置。统计机器学习研究的问题一般是，给定一堆带标签的训练样本集合，需要从训练集合中学习出一个预测器来，对新的样本进行预测，使得预测结果尽可能的接近它的真实标签。相应的，对统计机器学习理论分析，我们需要做如下一些假设：假设训练样本集合是从一个未知但固定的分布中独立同分布的抽取出来，学习的目标是根据这样一个样本集合，从一个事先给定的分类器集合中挑选出一个分类器，使得分类器的对从同一个分布中随机抽取的样本在给定的一个损失评价下的风险最小。一个需要特别注意的是，在统计学习泛化界分析时，分类器的风险常常被认为是随机样本集上的一个随机变量，这样的随机风险集合(以分类器为索引)在统计上被叫做经验过程。

VC维可能是影响最深也是最早提出来的泛化界分析方法， V是统计机器学习理论的垫基者Vapnic的名称的缩写，这从名称上就验证了VC维在统计机器学习理论的影响力。这块的分析得先从Hoeffding不等式说起，Hoeffding不等式本质说明一组独立随机变量的均值离开它的期望的可能性以指数形式衰减。因此，对于任一给定的分类器F(F与训练样本集合无关), F与每个随机样本结合形成了一个F作用在该随机变量上的新的随机变量(取值0，1，即分对与分错)，这个随机变量的期望刚好是F的期望风险，N个这样随机变量的均值刚好是F的经验风险，因此，我们获得了F在N个训练样本集合上的经验风险偏离F期望风险的可能性的概率描述，为叙述方便，以下简称经验风险偏离F期望风险为偏离情况。然而，这样的概率描述只能针对一个F，它所起作用的那部分训练样本集合上也直接与F相关，而我们的学习是从事先给定的函数空间中选择一个F，因此我们并不能保证Hoeffding不等式作用的那个F就是我们选择出来的F，即使假设我们没看到训练样本集合之前，我们已经知道选择哪个F，我们在推导该F与最优F(函数空间里期望风险最小的F)之间关系时，也需要一个不随样本集合变化的概率描述。因此，我们需要一个对函数空间中的所有F一致成立的偏离情况的可能性的概率描述，这就是泛化界里常说的uniform。当函数空间的势是个有限值时，这种情况比较容易处理，分别对每个F运用Hoeffinding不等式，所有的偏离可能性的和就是存在一个F，它的偏离情况超过一个给定值的概率的上界。反过来说，即是假设空间里的任何函数都以至少一定的概率，偏离情况小于一个给定值。当函数空间的势不是一个有限值时，上面的处理就遇到了问题，因为无穷个偏离可能性的和是个无穷大的数，这样的上界就是个无意义的事。为了处理这种情况，我们的先驱者注意到了以下两个情况：1)假设空间的中所有函数偏离情况的上确界是所有函数偏离情况的上界;2)在任何有限的样本上(比如N)，尽管函数空间的势是无穷的，但是它们作用在有限个样本的分类情况却是有限的(上界是2^N)。如果我们能够找到偏离情况的上确界的概率的一个上界，并且这个上界能够以有限个样本上的某种概率表达出来，我们就能解决问题。具体的做法是，可以证明偏离情况的上确界的概率的一个上界是两个同样大小的从同一分布中抽取的训练样本集合经验风险之差的概率的上确界。然后对后者就可以使用有限假设空间下的Hoeffinding不等式，得出后者偏离情况的概率描述。为了得到比较精确的界的描述，必须刻画函数集合在有限样本上的分类情况，这个分类情况对应的术语叫生长函数，它表示N个样本被函数空间的函数们分成不同情况的最大值。为了计算生长函数，VC维被定义出来，它描述了函数集合分类样本的能力，具体表现为函数集合能够任意分类的最大样本个数。由生长函数和VC维定义马上知道，当样本的个数N小于等于VC维时，生长函数的值等于2^N, 否则生长函数的值小于2^N。这也说明了，一个有限VC维空间的生长函数并非指数增长，从而避免了界的无意义性。Vapnik老前辈已经为我们推导出了生长函数与VC维的关系不等式，将他们之间的关系降到了多项式，因而我们的界从O(1)->O(sqrt(logn/n))。后人在此基础上又提出了一些改进，主要集中在如何让不等式的界更紧，比如比生长函数小的VC熵，对函数能力的更有效描述的覆盖数，还有对Hoeffding不等式的改进版本Bernstein不等式等。VC维这套理论的建立为统计机器学习的理论铺下了坚实的理论基础，从此机器学习变得有理可依，也许这就是机器学习从人工智能中分离出来的一个重要因素之一，然而由于VC维的难以计算，还是给具体应用带来了不便(目前常用的一个事实是，d维超平面集合的VC维是d+1)。

R复杂度的提出，动机之一就是克服VC维的的不容易计算。另外一个原因是某些算法在无穷维空间里也获得了很好的经验性能，然而却不能用VC维解释。比如RKHS中的函数都是无穷维的，在此空间得出的用VC维表达的界是平凡的，无法对实际算法设计提供指导。与VC维类似，R复杂度也是对一个函数集合能力的描述，它描述了函数集合拟合噪声的能力，能力越强，R复杂度越大。R复杂度有两种：一种是期望R复杂度，一种是经验R复杂度，期望R复杂度与经验R复杂度本质上也是经验量与期望量之间的关系，因而也可以用概率集中不等式描述其中的关系，经验R复杂度因为是给定了N个样本的情况，因而更容易计算。与VC维的分析类似，R复杂度的分析也是专注于偏离情况的上确界，与VC维不同的是，这儿使用了一个比Hoeffinding更强大的不等式McDiarmid集中不等式，由Mcdiarmid不等式我们可以得出，偏离情况与期望偏离情况之间的差的概率描述。其中期望偏离情况的分析比较复杂，通过一些列分析可以得出期望偏离情况的一个上界，刚好是函数集的R复杂度，由此我们得到了与VC维类似的一个泛化风险界，其中生长函数被替换成了R复杂度。R复杂度的计算比VC维容易，常常可以根据一些不等式如Cauchy-Schwarz或Jensen不等式求出，另外机器学习大牛们还提供了一些组合函数的与个体函数之间R复杂度的关系的计算公式，因此对于实际应用更有指导意义，比如我们可以从中推导出著名的Margin界。

VC维和R复杂度存在的一个问题是，它们关心的都是整个函数空间的拟合能力，而对算法如何搜索函数空间无关，实际上我们并不需要一个对整个函数空间都成立的界，我们关心的只是我们的算法可能搜索到的函数的泛化能力，此外，描述一个函数空间能力大小的事也不是一件容易的事情。因此，我们需要一个能够仅仅对我们算法搜索出来的解的泛化能力分析的概率表达式子。因此与前面两种分析方法不一样的是，稳定性分析关心的是算法搜索出来的解的偏离情况的概率描述。稳定性描述的是当训练样本集合中的训练样本发生变动时(常常研究一个变动)，算法输出的分类器是如何变化的，用的最多是算法的一致稳定性，它表示，当训练集合中的一个样本被替换或者删掉时，分类器的输出的函数在定义域上变动的最大值，这个最大值称为稳定数，即对应于两个函数之差的无穷范数。有了这个工具后，我们对算法输出的函数的偏移情况与期望偏移情况使用McDiarmid集中不等式，就可以得出偏移情况的一个上界，在对期望偏移情况分析，可以得出期望偏移情况的一个用算法稳定数表示的上界，因此我们得到了一个用稳定数表达的算法输出的函数期望风险的上界。由于我们需要得到一个有意义的上界，因此稳定数至少应该长得像1/N。接下来稳定性分析关心的是，如何计算有效的稳定数的问题，大牛们已经提供了一套在正则化RKHS空间下的算法稳定性的计算公式，可以发现这个空间下的算法的确满足1/N的形式。

统计机器学习推动了机器学习的发展，统计学习理论的建立为统计机器学习奠定了坚实的基础，随着统计机器学习理论的发展，相信不久将来更紧的更容易指导实践的界会被提出来。想做这块研究的人需要一定的数学基础，然而，做出来的东西确很少有实际价值，因此需要慎重对待。好了，改天有空再写写自己对一致性或约简的一些体会。

[机器学习就业前景]

篇6：机器学习的方法是什么

机器学习方法一、从心开始

在先前的Thinking Big Data? Think Bold Questions Instead一文中我指出，在大数据时代，我鼓励人们从一个问题开始学习而不是从一个工具开始。这个道理同样适用于AI/机器学习领域。在我们如今生活的年代，让人兴奋的是我们可以提出真正无所畏惧的问题。因为我们已经不再受到硬件或软件的限制。

首先花时间彻底弄清楚你正在解决的问题的类型。使用“五个为什么”(问为什么?五次)的方法来追朔问题的根源。根据我的经验，我发现了一些常规形式：

Top Line(收入)：哪一个是我们最好/最有利可图的产品、客户、期望等，采取什么行动可以获取最大利益?这是一个扩展的经典市场细分和商业智能报告。使用大数据和人工智能领域的新工具，我们可以分析海量的数据和组，或者做出高精度和细微差别的预测。

Bottom Line (成本代价):在我们的操作过程中，效率低下的地方有哪些，如何优化才能降低成本?这也是一个扩展的传统报表技术。

消费者经验：促使消费者最佳/积极消费经历的因素是什么，要怎么做才可以提升它?除了上面提到的方法和工具，推荐引擎(类似于Amazon和Netflix)在这个领域里也扮演了重要的角色。面向客服服务的自动助手也成为可能。

知识发现/决策支持：我们从已知的信息中能够挖掘到什么新知识，并且应该如何使用它来做出决策呢?这是我个人最喜欢的一个方向，我职业生涯的大部分时间都在做这个。决策支持工具已经出现了一段时间，但技术的进步持续地提高了计算机的处理分析能力，让我们从处理分析能力的限制里解脱出来，不用担心处理能力的不足，从而专注发现。

智能机器/软件：其他领域都集中于使企业或消费者变得更好，然而这一领域专注于创造智能机器来处理世界上特定的问题：从导航真实世界到数据的实时分析和反应。机会仍然存在，即使你不是一个核心软体开发公司。如果你在这个领域有商业理念，你可以永远与那些能给你的生活带来愿景的人合作。

如果这些问题带领你去寻找一个非技术性解决方案，那么请不要惊讶。有时候，最好的解决方案并不是实现一个软件，而是从人以及处理方法上做改进。

比如，我曾被带去帮助一个出版社组织去评估新的分析工具。在挖掘详细信息之后，我发现他们面临的真实问题是“创新者的窘境”。任何一种新技术都可能腐蚀他们已存的商业模式，除非他们先解决自己市场上的混乱。我对此给出了一些适度的技术改进方法，但我还是鼓励他们把大部分精力集中在解决商业模式的问题上。

你可能也会发现，很多传统的商业智能工具都是有必要的，或许你有一个不需要人工智能的大数据规模问题。请牢牢记住，成功往往是问正确的问题，而不是挑选闪亮的新玩具。

机器学习方法二、识别机器学习类别

尽管供应商和算法多的让人有些眼花缭乱，但事实上机器学习方法只有那么几类。首先，从你需要解决的问题开始识别方法，然后你就可以缩小供应商和支持此方法的最佳工具。这看起来可能很明显，但我都不知道有多少次看到一些公司在理解需求或方法之前就开始使用特定的工具了(Hadoop，还有其它的吗?)。

最常见的方法如下：

Feature Extraction(特征提取)：这种方法需要一个类似文本、图像、视频、音频的原始输入，然后提取可以在随后的机器学习算法中使用的相关“特征”和模式。这与其自身并不是息息相关，但却是一个重要的预处理步骤。

Clustering(聚类)：此方法也称作“unsupervised learning(无监督学习)”，它基于相似性原理将原始数据或特征和组对象组放到一起。唯一真正的要求就是对象需要一种比较相似性的手段，例如，比较它们相似或不同的方法。

Classification(分类)：此方法也称作“supervised learning(监督学习)”，分类需要原始数据或特征，以及一个用户定义的类别，然后开发规则将这些对象归入到这些类别中。这种规则接着可以用来预测新的、没有类别的对象。这种技术也有助于标记内容，例如，图片、视频和产品。

Prediction(预测)：此方法根据已知的数据来确定关系，并制定规则，然后预测未来的事件，例如，一个客户的离开(“客户流失”)或一个人会不会买这件商品(“推荐引擎”)。预测的过程真的很有趣，做预测的一个最佳理由就是：谁不想预测未来呢?

该列表看似很短，然而很多公司在实践中都曾在其中绊倒过，简而言之就这几个。即使更先进的解决方案，如谷歌的无人驾驶汽车使用的也是这些基本的构建模块：特征提取(将其三维空间降解为一系列机器可读的对象)，分类(这些物体看起来像一辆车，那些对象看起来像行人)，预测(如果是红灯，我前面的车将会停止)。

这些模块的选择(无论是单独使用还是组合)，取决于你需要解决的问题，并且你可以以你的方式更好地完成一个成功的机器学习项目。

机器学习方法三、选择适合你风险承受能力的技术

一旦你了解了你需要的机器学习的算法类型，最后一步就是评估和选择符合你特定需求的技术。你可能会倾向于使用最富有特色的方法，但这可能会导致组织风险承受能力的不匹配。我看到一些大的、成熟的组织从一些灵活的小公司中选择软件，类似于小公司和IBM这样的大公司。每一次，都在合同的墨水还没干涸之前就出现了问题。

所以，你最好和一个与你的整体策略、理念和风险承受能力在一个等级的供应商合作。领域的变化非常快，一个纯技术的决定是相当短见的。你要有一个能以类似的速度成长和适应的伙伴，这样就不存在任何期望的不匹配。除了技术，还需根据以下几个方面进行评估：

公司成长战略

领导团队

咨询方式(传统的瀑布型，敏捷开发型等)

技术风格(专有的重型研发，集成等)

找到那些与你的企业精神相匹配的公司，如此你才会为你踏上这个旅程找到一个好的合作伙伴。你也可以使用这种评估，故意地移除这些公司。如果你是一个需要更多创新的大型公司，你可以选择一个更富有活力和进取心的供应商，仅仅只是为了将新的思想和精力注入到一个不景气的企业。只是要确保时刻睁开你的双眼，关注着发生的一切。

最后一点看法

在机器学习的嗡嗡声下，伴随的是解决复杂业务问题或改革新产品的真正机会。但在该领域所有的噪音和咆哮下，你需要保持冷静的头脑并以一种理性的方法来研究项目：以全面综合的方式确定项目的需要，选择合适的方法，并评估供应商。做到了这些，你将会领先于你的大部分竞争对手，并成为此领域的佼佼者。

篇7：个人学习总结

光阴荏苒，时间如白驹过隙般流过我的人生，我的大一生活已经结束了。回首我的大学生活的第一年，真是感慨万千;有收获，也有损失;有得意，也有失意。总之是感受颇多。下面我将对我这一年的生活做一个总结。大一总是充满激情的，我也不例外，对那些未知充满了期待。学习中，对我们每个人来说都算是一个考验吧!从高中那种有人安排有人监督的学习方式转变成没人管没人约束的学习方式，让每个刚步入大学的人来说都有些措手不及，我也不例外。但我明白大一是高中到大学的过渡期，新的教学方式，新的学习方式，一切都不再那么循规蹈矩了。不过在大一第二学期渐渐的适应了周围的环境，渐渐的在学习中找到了规律，那些迷茫和空虚也渐渐消散。时间不长的兼职之路，也让我慢慢的成熟起来，懂得理智的对待身边的人和事。以后的路是自己走出来的，不能靠任何人，只有自己! 宿舍是一个小集体，六个人生活在同一个空间里面，但是各自的生活习性都不相同，这就需要大家互相理解，互相体谅，只有这样才能和平相处，为我们的学习创造一个良好的学习和休息环境。

在上一学年里，我学到了太多的东西。这是我在以后生活、工作中所必需的。我感谢大学里相对这么宽松的自由学习环境，给了我这么多的自由伸展的空间。大二更忙，同时也更充实，也给了我更广阔的空间去发展，去进步，在这样的有利条件下，我一定会好好利用来之不易的机会，提升自己，升华自己。

总结回顾昨天，我百感交集;面对今天，我信心百倍;展望明天，我任重道远!我想：“既然上帝让我们都能自己掌握自己的命运，那么我就一定要并且也能掌握好我的命运，我的大学将会因为我的不断回顾和展望而更加无怨无悔!

篇8：个人学习总结

政治思想表现上：

在这一年中，我积极参加政治学习，关心国家大事，拥护党的各项方针政策。坚持写入党申请书，并有幸在大二下学期参加了党校学习，并取得了良好的成绩!

通过一年的政治学习，我着重学习了“八荣八耻”。并有一下的学习心得：

中华民族是一个有着强烈荣辱感的民族。在我们的社会里，是非、善恶、美丑的界限不能混淆。否则，社会和谐不起来，经济发展不起来，民族精神振作不起来，国家也强盛不起来。

锦涛同志提出的“八荣八耻”，旗帜鲜明地指出我们应该坚持什么，反对什么，倡导什么，抵制什么，应当成为每个公民应有的价值取向和行为准则。

学习了这“八荣八耻”，我深切地感受到奋进的中国，不仅要向世界展示物质文明的丰硕成果，而且要向世界展示我们崭新的精神面貌。作为祖国的未来和希望，我们应当从我做起，从现在做起。在思想上积极追求上进，明辨是非;在学习上刻苦努力，精益求精;在生活上勤俭节约，节约水电，不攀比;在工作岗位上热心为同学服务，大胆创新;在行动上坚决反对有损民族形象的丑恶行为，讲文明，讲礼貌，守纪律，遵守社会公德和校规校纪。让我们积极行动起来，努力学习科学文化知识，树立正确的世界观、人生观和价值观。自觉把“八荣八耻”作为心灵的准则和行动的指南，弘扬社会主义荣辱观，共建社会主义思想道德新风尚，为构建社会主义和谐社会贡献力量。

另外，对党的认识方面，我也有更深刻的认识。

中国共产党是社会主义职业的领导核心，这种领导地位，是在马克思主义的正确领导下，靠全国人民的支持和拥戴，靠共产党自身的正确决策和努力奋斗，在长期的革命和建设过程中，只有中国共产党，才找到了国家和民族振兴的正确道路。尤其是党的十一届三中全会以来，在总结国内外经验教训的基础上，在建国以来取得的巨大成就的基础上，开辟了我国历史的新纪元。

一切从实际出发，实事求是，是实现主观与客观相统一的根本保证，是毛泽东一贯倡导的中国共产党人的马克思主义的思想路线和最根本的思想方法、工作方法，是中国共产党的生命线和一切工作准则，是党领导革命事业不断前进的根本保证。中国共产党的历史，就是马克思列宁注意的普遍真理和中国革命与建设的具体实践日益结合并在这种结合中不断以新的内容丰富发展马克思列宁主义理论的历史。

工作方面：

这学年在0402班担任班长的工作，在工作期间，我积极履行自己的职责，尽自己所能当好班长，为班上的同学服务，有一定的奉献精神。所做的工作包括，成功组织同学们春游秋游，成功申请优秀班集体，尽能力搞好每一次的团日活动。我还积极与辅导员沟通，起到了连接辅导员和同学的作用。另外，尽力的帮助其他干部的工作，让整个班集体的工作井井有条。

学习方面：功课学习，比去年有了一定的进步，学到了一定的专业知识，专业素养增强!另外，还坚持练习吉他和篮球，两项均有明显的进步。

其他方面：社团活动，加入了音乐协会，并担任协会的外联部长，主持协会的外联工作。社会实践方面，暑期和高中同学一起回家乡搞补习班，自己从中学到了很多丰富的社会知识，更清楚的了解自己的能力，也提升了自己的能力!

缺点。

我认为学习不行是我最大的缺点。

我的学期一直没有任何起色。我总结了原因：自己没有把学习当作中心工作来做，而把其他的一些事情，例如人际、爱好等事情当作主要工作来做，学习态度也不够认真。在学习方面，我的认识很深刻了，也有了更深刻的教训。

思想政治方面：我向党组织靠拢的步伐比较缓慢，因为自身的不足，特别是学习方面，至于政治思想的学习方面，也有待提高。

今后打算。

来大学就上要学习的，如果没有学到真正的知识，不仅对不起自己，更对不起在家辛辛苦苦的父母。自己已经想明白了，大三打算收心了。在大学的日子已经过去了一大半了，剩下的日子打算要好好学习!一下是对自己的要求：

第一，把学习当作大三生活的主要任务，至于其他的事情次要，甚至可以放弃。第二，努力提高自己的学习成绩，向党组织靠拢。

第三，养成良好的学习和工作习惯，克服以前的不良习惯。

第四，努力学习英语，争取大三过英语四级!第五，加强专业知识的学习。

《学年自我小结》正文开始>> 转眼间，一年的学习生活结束了，回首过去的一年，既有收获，又有遗憾，但从总体上说是充实而有意义的，是我成长进步的一年。在这里对自己过去一年的政治、道德、学习、生活、集体观念等角度做一个小结，目的是总结经验，发现不足之处，以利于今后继续发扬优点，弥补不足，为将来适应社会做好准备，以求把自己的人生道路走得更稳、更好，更快。

先从道德品质和政治思想方面谈谈我这一年来的认识和收获。我遵守宪法和法律，遵守校纪校规，认真地履行了大学生应尽的义务，并注意加强文明修养。我始终用科学发展观来认识世界认识社会，能清醒的意识到自己所担负的社会责任，对个人的人生理想和发展目标，有了相对成熟的认识和定位。我领悟到一个人活在这个世界上，就得对社会负起一定的责任义务，有了高尚的品德，就能正确认识自己所负的责任，在贡献中实现自身的价值。虽然我还不是一名共产党员，但我始终积极向党组织靠拢，时刻以共产党员的标准要求自己，不断向党员同学学习，希望能在学习、工作、思想有提升和进步，特别是在政治上希望能早日达到党员的觉悟，以实际行动来展现在党的教育下的当代青年学生的风采。

学习方面：我在这学年基本做到了勤奋学习，锐意进取。并自我感觉确实提高了文化知识水平和专业技术。在第一学期的学习过程中由于各种原因我的高级听力在期末考试中考的不尽如意。因此在假期和第二学期的学习中我注意改进学习方法和加强练习，自感听力的确比第一学期有了很大的提高。我的室友丽琴，倪妮都是成绩优秀，学习认真的好榜样，在她们的带动和督促下，我的学习积极性，自我学习能力，都得到了很大的提高，我会在接下来的学习生活中保持和加强这股认真学习的好劲头，并不断向室友及其他同学学习。

生活方面：我能与室友和同学保持良好的关系，日常互相帮助，同时也认识了许多的不同年级不同专业的学弟学妹，丰富了自己的社交圈和消息渠道，提高了自己的社会交往能力，并且在与别人的交流中增长了见识，交换了学习生活方面的心得。平时我一直把友爱同学，尊师重道，乐于助人作为生活准则。因此在第一学期参加了外语学院组织的英语辅导班，每周利用休息时间给大一的学弟学妹上一到两次的辅导课，希望能提高他们对英语的兴趣和解决他们在学习中的疑问。当然备课的过程是比较辛苦的，但一想到能帮助他们便感到很开心。现在我真正理解到，乐于助人不仅能铸造高尚的品德，而且自身也会得到很多利益，正如英语辅导班，帮助他们学习的过程同时也是自己巩固和提高的过程。生活中锻炼照顾自己的能力，提高自己的社交能力这是我过去一年学到的非常重要的技能。

集体观念方面：我坚持理论与实践相结合，积极参加学院，学校的各项集体活动，这些重在参与的活动不但丰富了我的课余生活，也使自己发现了自身的某些潜质。以后我会继续保持在参加活动方面的积极性，并将其和学习紧密地结合起来。

总而言之，过去的一年，是我不断充实自己，不断探索的一年。虽然我在各方面获益良多，能力方面有所提升，眼界有所拓展，思想有所升华，但同时，缺点也是显而易见的。如学习方面不够刻苦;遇到困难时意志不够坚定同时自制力还有待提高;在身体锻炼方面需要加强，良好的体魄也是一个人持续发展的关键。新的一学年已经开始了，我将结合这个小结回顾过去，为新的学年做好打算，我对未来充满信心。

篇9：个人学习总结参考

大学生学习总结

这三周完成的最大的事情就是做完了Leetcode的157道题。总的来说，锻炼了自己的cpp和python代码的熟练度，对stl的熟练度逐渐上升。而python那边，虽然也用一些算法和容器的模板，但始终觉得python不适合做偏算法的任务。如果有机会，应该适度锻炼一下python的标准模板的使用。

另一个很大的感悟是，这两种语言，在使用的过程中，都能感受到语言本身的限制。这种体验，有利于抛去一些陈旧的观念，以一种更高的视角看待这些语言。除此之外，经过这些题目的训练，对常用的基础数据结构和算法的熟练度得到了快速地提升。同时也认识到，由于缺乏系统的训练，在某些题目上还不能较快地解答，说明自己的在算法知识上还不够牢固。在今后，还需在仔细研读一本算法导论来提升自己。

一有时间应该整理一下leetcode的刷题经历。

还有一件很重要的事情是，期中的微积分考试。自己花了三天时间复习，取得了94分的成绩。诚然，在旁边的人中，已经是很高的分数。但现在已经没有了高中时候拿高分的感觉。现在想得更多的是，如何花费合适的时间，得到对于自己最大的利益。如今的自己，到底应该花多少时间在学习上面，到底该确立何种的学习目标，到底该如何改进自己的学习方法。

在大学，依旧能够看到一些延续着高中学习心态的人(这样说多半有失偏颇，但是一时找不到好的表达)。他们较为看中成绩，上课不缺课，认真完成老师布置的作业。我有时甚至觉得这样的学习模式和高中并没有太大差别。在一些学风比较好的专业，还可以感觉得到他们对数学的重视。他们提前自学，购买额外的教辅，热衷于解决一些数学难题。也许微积分是唯一一门全部理工科专业都需要学习的课程。在这门课程上拿高分似乎就意味着比别人厉害，智商比别人高。

同时，也能看到不少人一到大学就堕落下去。

计算机学习总结

1.课程模块及对应内容

学期内主要安排了9个教学模块, 包括你对计算机水平基本软件掌握情况自我介绍和评价，微博、博客的掌握与了解，文档、数据表的基本操作和常用操作，音频、视频的编辑与处理等相关内容。

2.主要作业及自评

主要作业:

(1)通过介绍你自己和你所理解的教育技术、教学设计、教学媒体、信息技术与课程整合以及有过的相关培训来重新评价、正确定位你对本课程的期望和建议。

(2)注册个人微博，发布信息。

(3)对Word文档进行排版，其中包括：首页、目录页(含普通目录、表格目录、图目录);利用多级自动编号(多级数字点分制，最后一位数字后无点)的样式对文档进行格式化;文档中自动编号题注及交叉引用;页眉和页脚进行单独设置;脚注和尾注编辑。

(4)结合自己所教的科目设计一堂40分钟的PPT课件

(5)计算学生的综合成绩以及综合成绩的最高分、最低分、平均分(函数名称AVERAGE)、及格率、标准差(函数名称STDEVA)，其各分数区间学生数目及所占百分比并做出学生成绩分布的饼形图和柱状图。

(6)利用Photostory制作一段视频，配上相应音乐，生成WMV格式，利用Movie Maker为上述视频增加片头、片尾的内容，生成完整的作品后在个人微博中分享自己的视频。

(7)描述利用GoldWave将两端音乐混成一个文件，生成MP3文件。

(8) 利用三段视频，组成一个介绍性的标题、完整的片头和片尾的视频文件后在视频网站上进行分享。

(9)提交个人学习总结word文档和PPT文档。

作业自评：

每次作业本着有疑必问的原则，认真对待，尽量多次实践摸索转化为自己的技能并付诸实践探索。对各次作业都能以较高质量提交，尽可能把自己对作业的理解和技术技能融入作业当中，展现自己优秀整合的一面。

3.个人学习心得个人学习总结

通过这么课程的学习，使我对原来模糊的东西有了更加深入的了解,博客、微博、文档、表格操作技能与技巧有了明显的提高;在音频、视频学习中也获得了编辑、操作的技能与方法，能够较熟练的处理一些一般音频、视频基本可以满足对教学的需要，收获颇丰，也希望在我以后的教学过程中进一步付诸实践、不断摸索、在摸索与整合中不断的学习、充实和提高。

SEO学习总结

从学习SEO起到现在差不多两个月时间了，也算是慢慢的走向seoer这个行业。在学习SEO这个过程中，我发现SEO这个行业相对于其它行业比较抽象。不像学其它的技术一样，你马上学出来，就能看到实战效果，而SEO却截然不同。因为SEO需要用一定时间去等结果，可能最终这个结果不是令你满意。为什么这样说呢?因为SEO不是靠一两天发发外链，更新下文章，排名就能上来的。有些东西是摸不着、看不见的，只能靠自己不断的探索和经验的累积。

最近在各个群里通过了解发现一些问题，一些人对待SEO这个行业，还是站在以前的老观点来对待的，他们认为：做SEO就是发外链、做好友链，通过每天对文章的更新来做排名的,根本就不会去注重用户体验。

可能很多人连用户体验都不是很清楚，甚至连用户体验是干嘛用的都不知道?

段亮认为：用户体验它是指用户访问一个网站或者使用一个产品时所带给他的体验。

通俗点说：就是用户通过搜索引擎进入我们的网站，而我们的网站又切实的为用户解决了他所需要的内容。

这样用户就会对此网站很满意，给予一个好评。下回有需要的时候会再次访问此网站，无意间就为我们网站多增加了一个粉丝。那么为什么我们网站要注重用户体验呢?这样做又有什么好处呢?

当网站的粉丝聚集到一定数量的时候，是不是我们的网站排名上升会越来越快?可能有些人不明白这其中的道理：相信大家的每个网站都有统计工具是吧?同时也知道浏览量(PV)访客数(UV)以及IP和跳出率这几者的关系吧?假设：一个网站拥有300名粉丝群众，那么他们可能会每天进你网站进行浏览。因为他们知道能从你网站能找到他们所需要的东西。所以会对每篇文章或者其它东西会仔细去看。无意间使我们网站的浏览量是不是很高?跳出率是不是很低?还有一点值得注意的是：在关键词到达前二十名的时候，这时候又有点击算法，因为百度会把前二十名的网站排序，交给用户来选择。用户点击网站的次数越多，而此网站的浏览量增加，跳出率很低。这样的网站百度就会认为你的网站是优质网站，排名自然而然的就会上来。

现在由于360搜索引擎占据的市场份额比较大，迫使百度感觉压力山大。百度为了更好的留住用户，那么只有对算法不断的变更，更好的提升用户体验。无论算法怎么去变更，最终目的是不是只有一个?那就是“留住用户”。既然都是知道这其中的关系了，是不是我们网站做好用户体验，加上适当的营销手段留住用户。我们网站的排名上来还是困难吗?

可能讲了这么多用户体验大家还是不是很明白，下面就用“输送带”为案例跟大家讲讲

通过对百度下拉框的初步分析得出结论：用户在搜索“输送带”这个关键词的人们，显性需求为：输送带的规格、图片、以及输送带的相关具体产品。隐性需求为：输送带产品的价格，以及对输送带有产品文章需求和问答需求。那么我是如何发现用户的隐性需求的呢?是因为通过前二十的网站进行分析，将近有50%都是百度的产品。你们认为这是偶然吗?难道百度真的会对自己的产品情有独钟，会考虑放在前面么?如果这样认为，那你就大错特错了。是因为此行业大多数网站没有满足这些需求，而用户又正好有这方面的需求。百度才会把他的产品放上来的。

通过对关键词的分析，那么接下来就是布局，和站内优化问题

第一步：对网站标题以及关键词的设置

标题：输送带-(某某产品输送带)-厂家名称

关键词：输送带、某某产品输送带

值得注意的是：这里你首先得对关键词进行定位，然后才能确定网站的排版布局问题。一般都是按照关键词的重要性排序来进行布局。

第二步：站内布局

通过上面的用户需求分析：用户最主要关注的是产品的规格、图片和价格，以及次要的文章需求和问答需求。那么在我们首页产品展示区，是不是可以对每张产品图片下面标明规格，和参考价格呢?关于文章需求和问答需求，我认为可以和产品展示同行摆放，或者放在产品展示的下面，可能很多人不明白我的布局。因为很简单，网站的布局是由用户需求的重要性高低来排版的。很多企业网站基本排版循序都是：网站的logo-导航-左边产品导航-右边公司简介-然后接下来才是展品的展示-最后才是网站的文章(用户的问答需求)。如果你是用户，再打开网站第一时间，找不到你们想要的东西。你会不会有想法马上关掉网站，去下一个网站需找你想要的东西呢?所以说这就是所谓的用户体验(用户需求)。

“工欲善其事,必先利其器”想必大家都知道这句话的意思吧?说的是：要做好一件事，准备工作很重要。同样的道理，对于做SEO，分为站内优化(用户体验部分)和站外优化。如果你连基本功都没做好，还谈什么排名呢?就算你做上去了，会稳定吗?一个优秀的SEO高手，绝对是一名优秀产品经理。为什么这么说呢?因为他懂的如何去挖掘用户需求，如何去做用户体验，如何利用营销的思维进行流量的引导。

以上是我对SEO的总结，不喜勿喷!我认为，不管做什么事情，都要不断的去总结和实践，这样你才会有进步。

篇10：个人学习总结

年月颠末公司的岗位竞聘，我进入了公司财务部。两周来的专业实习给我留下了很深的印象，以下是我的一些心得和体会。

在外人的眼里，管帐工作是个香饽饽，整天和钱打交道，既大权独揽又安闲，多好啊!但两周来的切身体会使我彻底摈弃了这种幼稚的想法。我深刻理解了什么是管帐，管帐不仅仅是一份职业，更是一份细心+一份耐心+一份责任心。同时我也认识到要做一个合格的管帐工作者并非我以前想像的那么容易，最紧张的照样过细严谨。

管帐要求很高，容不得半点的马虎。做账的时候弄错的话要改动就很麻烦了，一步错可能就会导致后面步步都错，所以管帐工作中细心就显得尤其紧张。从一开始的做管帐分录，到挂号凭证。然后再到挂号账簿，再是结账，对账，编制报表，装订等一系列的工作，此中的酸甜苦辣，只有阅历过了才真真正正了解到什么是管帐。

财务工作相对来说是成绩感对照少的工作论文参考，因为它的支付和回报不是很配比的。你可以感到到你的支付，然则感到不到回报――公司财务人员天天加班，然则如果有人问你都做什么了，你会感到很难回答上什么。因为你说了，别人不必然理解和听得懂!贩卖人员可以说，我这个月卖了若干器械;生产人员说，我超额完成了若干;品质人员可以说，低落了若干不良率;可是我们财务人员呢?说：报表完成得很顺利?这个月税务没出问题?阐发出这个月的吃亏的原因是什么?所以，做这个工作必要定力，更必要耐得住寂寞!

财务工作不但劳碌而且光阴紧迫，因此做好管帐工作必要有很强的责任心!公司的财务部并没有太多人，但必要处置惩罚的事情却许多。有句话说道，迟到的公道是不公道的，同样，迟到的财务报表也是没故意义的。如果你过了1个月才把上个月的报表搞出来，又或者把阐发申报递交了，尽管是异常翔实和精确的，然则对经营没有任何赞助!这便是为什么那么多财务人员天天加班的原因。

一个好的财务人员，往往必要在默默无闻的平凡工作中充分施展本身的专业能力和智慧，不只能为企业管好财，也能为企业创造财富。

尽管财务工作有压力，然则只要我们尽力学习、敬业工作，我想这种压力会酿成匆匆使干好这份工作的动力，使我们在财务工作上作出造诣，为公司的将来成长作出供献。

篇11：个人学习总结

在20xx年x月x日到10月x日初中政治国培第一阶段培训的过程中我聆听了多位教育专家的生动、形象而精彩的讲座，对初中政治课程标准有了全新的认识，提高了自身的业务水平和业务知识。同时我也深深地感到自身存在的不足，把此次培训的所学、所得用于现实教学中。现将学习情况总结如下：

一、通过培训更新理念、提高认识。

通过这段时间的学习，使我越发感到教师要做一名优秀教师必须具备有一泉源源不断清澈新鲜的活水。几位专家讲的课就充分印证了这句话。他们用渊博的科学文化知识旁征博引给学员们讲述深奥的理论知识，讲得通俗易懂，让我们深受启发。我们面对的是一群对知识充满渴求的孩子，将他们教育好是我们的责任和义务。只有不断的学习，不断的提升。不断加强修养才能胜任教育这项工作。今后，我一定要加强学习，把握新课改的动态、要了解新理念的内涵、要掌握学生的认知发展规律，要在教学实践中不断地学习，不断地反思，不断地研究，厚实自己的底蕴，以适应社会发展的需要，适应教育改革的步伐。

在继续教育学习中的过程中，我尽量抽时间进行网上学习，认真观看各个专家的视频录象，通过学习，解决了我在实际教学中遇到的很多疑难问题，使自己在师德修养、教育理念、教学方法、等各方面有了很大的提升，驾驭课堂、把握教材、交流沟通、教学设计、班级管理、教学反思的技能也有了很大的提高，同时更新了教育理论，丰富了教学经验，同时也结识了许多优秀的教师，开阔了视野，充实了自己。我也更加珍惜这次学习机会。我通过课程视频聆听了专家的专

题讲座；通过课程文本加深了对专题的理解；通过课程作业反思了以往和展望即将启动的教学改革；通过网上探讨寻找到了思想的沉淀和共鸣。

二、通过培训学习创设了良好的环境和交流的平台

国培为我们积极地创造学习条件，为教师的学习交流创设了良好的环境和交流的平台。这次初中政治国培训形式多样，方法多种，它既有面向全体教师的大型通识培训和学习，又有针对不同群体、不同学科教师的小群体学习和个人学习。参加“国培”后，我又多了一个学习、交流和展示的平台，我在建立的个人主页上，随时上网查阅资料，收集信息，汲取养分，聆听专家教授传经送宝和专题讲座，并可以与全国、全省的教育名校名家进行零距离接触。通过培训学习，解读课改教学理论，和各地的教师们对话，了解交流疑难问题或困惑，拓展了视野，在教师论坛平台中，相互交流学习心得和教育教学感悟，在交流碰撞中，深化认识，达成共识，相互促进，共同提高。培训同时，我也自己结合学习新课改的通识理论，又学学科教研的专业理论，

总之，20xx年初中政治国培第一阶段的培训使我受益匪浅，感谢“国培”为我们提供了这么难得的合理的自由学习机会，我决心把培训中所学的业务知识运用到教学实践中去，努力与学生共同进步、共同发展。

篇12：个人学习总结

前言：

今天是平安夜，原本计划将这两个总结完成；像往常一样打开电脑，却没有立马想写的冲动，我徘徊、纠结于这一季以哪种笔调划下完美的一笔，因为就在昨天好友问我是不是发生什么事了，“为什么这么说”，“看你的说说，感觉……”是的，这么久了，不要说你们了，我都厌倦我的文风了；其实刚开学那会儿，舅看了我所写的一些东西，曾暗示我的内容还可以更积极些，只是当时没有在意；很多时候，我们沿途的过程中，会忽略细节，然而在我们的生命中也定会遇到一些为我们指点迷津的智者；这些指点，往往在不经意间，在众多的不经意间，去思考、感悟，原来那便是我们的不足；当把每次的不管是口头的、还是亲历的去记下、总结；我们才能得到真正的提升。但、这些很少会有人做到，我也是如此，看吧，我的缺陷出来了。

“怎么办、怎么办”内心阵阵狂急，走走、瞧瞧、逛逛、看看；咦？这不是谭鑫童鞋的“年度总结吗？”打开看看，“哇”这小子挺不错的，很真、很实的一男孩，但、你们都不知道吧，他的笔风却是如此的铿锵有力，瞧完他的总结，无限感慨，评论总结中我告诉他“我是词穷啦”，“，只要不把它当任务来想、应该不会太难”仅有的心思被识破；是的，我还是太过浮躁。看吧，又一缺陷。

此刻，现有的一切留给我们的是“痛并快乐着”的生活，这些“痛”是每个阶段必备的过程；直到有天的某一刻，我们掂念、回味。“痛并快乐”的时光。

一．前期：“不再的军训”

“军训”进塔的必备项，那些日子、在体力上苦点、累点，但在每个人的心底装满的是充实；烈日下，集体训练“立正、稍息、踢正步、站军姿。”听，那哨声在耳边萦绕。中途，有人倒下，几个男生齐心协力背至阴凉处；夜晚，大家，围成一个圈，“唱歌、对歌、”“班与班间出招、接招”，“露天电影”。谁说：“军人的生活是枯燥、乏味、严肃的，他们以简单的方式、传达着“无怨无悔、同样精彩”。

现在回味那日子，与当时军训完结时的感触是截然不同的；而今，你会对军训的意义产生另一番见解，它让我们抛下所有，一心一意的对待军训；它告诉我们在今后的生活中，一步一个脚印、全心全意、真诚地去对待每件事、每个人、每份情，并持之以恒、驶向理想的彼岸；为期15天的军训，它告诉我们“不管什么，请坚持到最后，途中的伤又算的了什么、谁没哭过、摔过、痛过，一念之间、请战胜自己；军训奏响大学生活的号角，它是一段适应的缓冲期，这个期限，为的是让我们站在同一起跑线，待阵蓄发；“军训”艰难、恶劣的环境下见证团结、收获纯情！

二．中期：“痛并快乐着”

令莘莘学子期待的大学生活真正开始啦，脱下一成不变的军装，换上各自的着装，摇身一变尽是美女、帅哥形形色色、比比皆是、无独不有，差点都认不出彼此。

军训终结，各大社团于教学楼搭棚设点，掀起了一股狂风、热潮；因为谁都不曾忘却来此的初衷。起初，我们踊跃的参加各大社团，我们活跃在各社团场所。

1、“校园电视台”，当时，我还不了解后期具体是做什么的，因此我毫不犹豫的报了编导，在编导的笔试考场上，一位我不知姓的老师于讲台发言，他的发言，点燃了我的激情，泛起了我的梦想。于是，从那刻起我决定我该做点什么。因为之前我有打算我的大学生涯只呆在图书馆，安安静静的去看些书。

我们栏目《人物档案》是本期才开始起步的，咱们的节目是由娜姐、多姐、航姐3名女将撑起来的一片天，她们为咱们的栏目尽心尽力、倾尽所有心思做到最好！

“娜姐”外表秀气、小巧，具有男孩般的果敢、冲动，她对我们的要求虽严，但通过那晚陪她在校台熬夜，让我对她有了更好的认识；记得那晚我和克在那里不知不觉趴桌上睡着了，娜姐将她的围巾、外套分给了我俩。加之天冷，她本身也感冒了。。天亮了，我俩回寝时，“你俩是来体验熬夜的吧”娜姐说到，当时感觉挺不好意思的。那晚，虽然我没有真正的去学什么，但我情愿呆在那儿，那窝窝如家一般温暖，感觉很充实，感动于她对我们的关心、感染于她的工作作风，所以为娜姐写了篇日志，不过仅是文字档。

“多姐、航姐”她们工作，我在一旁默默地关注着她们的为人处事。无形中他们教会了许多。关于校台，还有很多、很多。那些我们的策划、我们在一起的工作、审片、我们的争争吵吵。

2、有观众的地方，哪里都是舞台，“电广团学”还记得当初站在那方小小的舞台，发表着激情澎湃的演讲；呵！只于事后，听“那小子、萌”说起，当时一定要进入这里。哦？是这样的吗，得问南姐去。嘿！告诉你们一个秘密咯！把耳侧过来，“你知道我为什么会来学习部吗？不知道吧，因为我当时根本不知道办公室、书记团、、那些是什么，尽管都有过解释，加之我现在也在这里面，但我还是不够了解、可以说是印象不深，严肃点、不准笑我哈”。

面试那天，记得有个人站在过道拿个夹子、再写什么、然后又上台报了名字就下去了，那时只记得她很美。现在转念想想，“啊！是南姐”，就这样我一步步与南姐结缘、与《火》结缘。

还没来团学会之前，网上就有传言，“团学会，会让人受不了”，通过几次大型活动的举办，至今木有察觉，恰恰更多的是团结一致、齐心协力“想干就干、想上便上的一个积极向上的团队。那时，工作热情挺高、心情极棒，无所谓一些有用没用的事。

3、“遗憾”有木有，有的；在我所有的生活步入正轨，世事难料，因途中去了趟深圳回来，才察觉曾经熟悉的一切，让我觉的是如此陌生，短短3天，我周遭的环境泛起了浪涛；我和室友的关系发生了变化，我们之间的情感拉开了一条长长的线、越拉越远；同样，这次之行我也错过了很多。如“读书活动月、演讲比赛、义卖活动。原本一心一意的投入、付出，而后发现我已渐渐淡出这场戏。这时，看了群消息。才得知，咱班也不够安宁，恰巧咱《人物档案》在审片时，被告知形式同流光剪影雷同；于是，娜姐交待我们做一档校园人物的节目。命令下达后，我们展开讨论，在选人物时，我曾提及过以我的辅导员做一期节目，“那看点是什么”就这么说着说着，话题便展开了。于是，无心之意，变成了流言蜚语。

当得知这一切，那颗心竟是如此的不堪。不过，再怎么说这些都已成为往事，已不再重要。

4、“后悔”有木有，木有！”12月20日，我系在小剧场举行了“荣耀电广，十佳青年，明星剧场颁奖晚会”；并取得圆满成功。曾经，在校运会我写下了《这一刻，我犹豫了》，但此时，我只想说《后悔有木有，木有！》

这次的十佳青年晚会在前期的策划过程中，我参与的较少，“会有遗憾吧，会的。”这次，在晚会的现场布置场景中，我们没有具体的分配任务，南姐告诉我们自己找事做，需要帮忙的地方就过去。确实，在大部分人都在忙的不可开交时，独自或结群在那坐着、或站着，会异常显眼、不得不说很尴尬。“一屋不扫，何以扫天下”这次呢，我主要负责的是小剧场的卫生，在拖地的过程中，“一步一个台阶、一步一个脚印、一步一步往上爬，”没什么，这就是生活。在拖地的过程，我的心很静很静；没有急躁，只想把它弄的好好的、脱得干干净净，为这次的晚会营造一个舒适、透气的环境。当卫生完结后，才发现手，竟然起泡了。当然，也谢谢在中途与我一起拖地、却道不出名字的友友。真心的谢谢有你们。

之后呢？反正我是豁出了，我们帮男生一起抬板、张贴海报、挂横幅……晚会即将开始了，观众入场。学姐学长们激动、内心始终都提着一口气，睁大眼睛关注着场内的变化，他们开心、时不时激动的狂喊、手舞足蹈。是的，很能想象他们内心的感受“喜悦、激动、欣喜若狂、或许这些形容都远远不能表达出那种感觉。

这次的晚会，我不想再给予更多的评论，我只想站起来大声说“好”，拍手叫绝，但也有点歉疚，这次晚会因我的个人原因，而。不过，以后会注意的。整场晚会下来，我发觉我们足以控制整个晚会，一项项都在有序、顺利的开展、进行，因此，相比其它系而言，我想说，不管是现在、还是以后我们永运都是最棒的！

三．后期：“请让掌声响起来”

这一季的团学会、校台、教学即将步入尾声，接下来的任务是“好好学习，天天向上”把自己在计算机二级考试、英语、摄影。考试放在重点，同时也希望我们在来年，有个好的开始。让一切工作能快快步入正轨，找到状态。我们不要挂科，所以“请让掌声想起来”；明年的dv节会有新的突破，所以“请让掌声响起来”；明年的《人物档案》不要250，我们要第一；所以“请让掌声响起来”！

篇13：个人学习总结

时间过得真快，来到政治学院学习已经四个月了。四个月来，我系统学习了《政工写作学》。通过学习，拓宽了写作思路，提高了政治写作能力。短时间内，我的写作水平达到了“通用”的标准。同时，我也发现了自己写作的弱点。《政工写作学》这一时期的学习情况总结如下。

第一，主要收获

1.我已经掌握了政治工作写作的基本理论。来学院读书之前，我从事过很长一段时间的政治工作，但对政治工作写作的一些基本理论知识知之甚少，只知道一些模糊的概念。我在工作中常常感觉像是在摸石头过河。培训结束后，我系统地学习和研究了一些政治工作写作的基础知识，比如它的特点、分类、必须坚持的原则、如何吸收素材、如何裁剪素材、如何提炼思路、如何将思路和素材进行最佳组合等等。通过老师的讲解，我掌握了政工写作的基本理论。

2.熟悉政治工作中常用的基本文体和写作方法。本人来自直属单位，接触过很多公司的常用文书，但写作实践很少，对一些常用文体的写作也只略知一二。来学校后，学习《政工写作学》时课前使用。

心预习，上课充分利用45分钟认真听讲，作好笔记，课后按时完成写作练习。同时，课余时间虚心向写作水平较高的同志请教，自己给自己压担子加任务，做到每学习一种文体，练一种文体，会一种文体。四个多月来，我共练习写了各类政工文章21篇，使自己在短时间内掌握了政工计划、总结、讲话稿、常用公文的写作模式、方法和技巧，写作水平达到教员所要求的“普及型”水平。

3、培养了学习情趣。来政院学习之前，由于种种原因，自己在单位对自学重视不够，总感到需要写的东西不多，没有一种紧迫感和压力感，主动学习的热情不高，兴趣不浓。这次重返校园，在教员的引导和同学们的影响下，使我深深感到自己的知识“底气”不足。环境催我奋进，通过努力，尤其是我写的文章得到写作教员的充分肯定，大大激发了我的写作热情，培养了我的学习情趣，使自己由原来的“要我学”转化为强烈的“我要学”。

二、存在的问题

1、自身知识储备不够。经过学习，我虽然掌握了一些常用文体的基本写作方法和技能，可是每次在教员布置作业后，自己真正按所学文体格式“照葫芦画瓢”时，总感到脑袋空空，写上两三句话，就没话可写了。究其原因，就是由于自己平时不注重知识和思想的积累，“底气”不足，因而出现“书到用时方恨少”的局面。

2、学习中存在畏难情绪。由于自己写作基础差，知识积累少。时常在教员布置作业时，篇幅短的，感觉还可以承受，一旦篇幅较长，思想压力就比较大，总有一种难以应付的感觉，往往是绞尽脑汁也拿不出像样的东西，有时不免有种畏难情绪，缺乏一种知难而上的精神。

三、今后努力方向

1、多读。利用在校学习时间相对比较集中的有利条件，多读书，不断完善自己的知识结构。一是多读一些理论书籍，不断提高自己的理论层次;二是多阅读一些政工研究文章和政工信息材料，学习别人的写作方法和观点提炼，掌握一些政工信息;三是多读一些有利于提高自己写作能力的书籍，不断拓宽自己的知识面。

2、多思。政工写作水平的提高还不能满足于“照葫芦画瓢”，要切实提高政工写作水平，必须使自己养成勤于思考的习惯，找出政工写作的规律性东西，形成自己的写作特色。

3、多写。要真正提高的写作水平，关键的一点还得多写。我要充分利用在校仅有的时间，尽最大努力完成教员布置的每一篇作业，虚心向教员和同学请教，找出自己存在的不足。

篇14：个人学习总结

时光飞逝，不知不觉进入大学已经两年了。两年前，怀着极大的期望走进了大学。回顾这两年的大学生活，深刻感受到自己在生活、交流、学习中得到了锻炼和发展，特别是在同学的帮助下，生活态度和交流能力得到了进一步的提高，明确了自己的学习方向，也认识到了自己在学习上的不足。为了在今后的学习和工作中做得更好，我将自己的情况总结如下。

一、专业理论学习：

在学习上，我曾经抱着“得过且过”的心态。但是，现在我意识到“学生是学习型的，大学里的学习积累是极其重要的基础，甚至可能影响人一生的学习和工作。”因此，学习仍然是大学生的首要任务。作为一名合格的跨世纪大学生，必须具备丰富的科学文化知识和优秀的专业技能。现在，我已经改掉了一有作业就抄的坏习惯，每次都是自己抄。上课比以前更专注了。然而，仍然有一些重要的问题没有得到改变。因为性格内向，遇到问题还是不敢问老师，而是问身边的同学。

二、专业操作技术：

在巩固理论知识的同时，也不忘加强实际操作能力。和之前的实验相比，我不知所措，手忙脚乱。现在能根据实验方法想到实验步骤、实验原理、实验相关仪器试剂、操作方法和注意事项。有了实验设备，就可以严格按照操作规程操作，操作的时候更加小心。因此，目前的实验数据更加准确可靠，实验仪器很少再被破坏。但是做实验的时候，我的桌子不能保持干净整洁，不能在实验室做标准的5S管理。这是以后需要改进的地方。

三、业余知识：

除了专业课，我还上了地理集锦课。一方面，我认为每个人都应该知道最基本的地理知识，更有见识，更有修养；另一方面是为了弥补高中没能学好喜欢的课程的遗憾。在这个班里，我积极上课，尽量不缺课。上课时认真听老师讲解中国地理地貌，希望能丰富业余知识。另外，在业余时间，我会从图书馆借历史书来丰富我的业余时间。

总之这两年是不断学习和充实的两年，也是积极探索和逐渐成熟的两年。以后我会发扬自己的优点，改正自己的缺点。我不能浪费一分一秒。我会努力拓宽知识面，加深对问题的理解。同时，我会多和老师交流，不懂就提问，戒骄戒躁，勤快敬业，在平时的工作学习中做出更大的成绩。

篇15：个人学习总结

时光飞逝，思想一点点积累，丝的境界升起。这可能是我大学一年后收获的。

新年第一天上课，我们就知道了大学的意义。但是在之后的学习、讨论和交流中，我们逐渐明白了大学的集体意义。

作为大学生，我们是国家宝贵的人才资源，是名人的希望，是祖国的未来。更具体的说，大学生其实是国家的后备军。为了国家，我们时刻准备着，时刻准备着，奔赴政治、经济、军事、文化、科研等各种战争的前线。因此，我们的素质培养不容忽视。

在大学道德文化的海洋中，我们审视现实，憧憬理想，珍惜权利，履行义务，融入集体，展示自我，勇敢竞争，积极合作，享受自由，遵守纪律，珍惜友谊，体验爱情，努力学习，努力工作。用我们懵懂的心去感受大学生活的无限美好。

期待湖水清爽的早晨，在图书馆里，在勤奋人的山坡上，书声震天，才华横溢；看课间休息，在头脑风暴的河边，在教学楼里，人潮汹涌，朝气蓬勃；晚上看图书馆，天黑了，辛苦了。这是一所学风浓厚的学校，是大学生高尚自我品质的完美体现。蕴含着勤奋、严谨、求实、创新的优良学风；还包括独立生活、虚心求教、仔细观察、大胆实践的能力。它还蕴含着由科学的理想信念、优秀的民族精神和广泛的时代素质所形成的新一代大学生精神。

徜徉在大学课堂的波涛中，感受着新时代的魅力。潜移默化中，我们逐渐自立，坚定信念，定义未来。不知不觉中，正确的人生观在心中悄然清晰；潜意识里，积极进取的态度已经完美的表现在言行上。

回顾一年的大学历程，我们信心满满，受益匪浅；感受美好的大学生活，我们激动不已，无怨无悔！

篇16：个人学习总结

为期一个暑假的培训活动快要结束了，但是这一个暑假的培训活动带给我的收获却是无限的。整个培训过程中内容丰富，形式多样，有各级专家的专题报告，有名师与新教师的同备、同课、同研，也有学员的互动讨论，更有专家的指导、引领。通过培训学习，对我既有观念上的洗礼，也有理论上的提高，既有知识上的积淀，也有教学技艺的增长。对于我来说这是收获丰厚的一个暑假，也是促进我教学上不断成长的一个暑假。教师培训的开设与参与学习我能更稳健地踏上神圣的三尺讲台。通过培训，我们能更好的工作，我的教学业务能力也在不知不觉中得以加强。在培训中，是专家们的精彩讲座一次次的激起我内心的感应引起了我的反思。各位专家的讲座给了我很多启示，让我受益匪浅。

下面就是我在这次培训中的一些体会：

一、对课堂教学行为的重新认识与思考课堂是教师教学生命力的所在地，也是学生智慧的发源地之一。

1、要及时反思自己的教学。传统意义上的课堂，就是教师讲，学生听，老师很少审视自己的教学是否引起了学生的兴趣，也不够关注学生的参与度是否与自己有关。当学生出现与课堂教学不一致的行为时，只是一味怨学生，很少反思自己的教学行为是否适应了学生心理特点，激发了学生的求知欲。

2、要留给学生思考的空间和时间。学生获取知识的结果，远远比不上他获取结果的过程重要。让学生在学习上有所发现，有所体验，重要的前提是给予他在学习和研究知识的过程中主动思考与积极探究的时间与空间，这样，他的体验才是幸福而自信的。如：小组合作学习就是一个很好的形式。

3、要学会欣赏学生。教师要在教学中树立以学生为本的现代教育观念，给每个学生提供思考、创造、表现及获得成功体验的机会。做到这一点，教师要学会欣赏每一位学生，发现每一位学生的闪光点。学生在老师的关注中，不仅会喜欢老师，喜欢上课，产生融洽和谐的师生情感，还会在课堂上积极表现，快乐愉快地去学习。

二、提升了理论水平，认识到科研的重要性

作为教师，理论水平偏低，对自己的工作不善于总结归纳，现在，通过对教育研究的理解，基本上能用理论来指导自己的实践活动。在教育教学理论的指导下，把握了教改方向，坚定了探索新路子的信心，并增加了教育科研的意识，认识到不能只做教书匠，而要做新时期的教育家。

三、认识到继续教育的重要性，树立了终身学习的目标

这次培训，就自身更新优化而言，树立了终身学习的思想。以前总以为搞继续教育没有学到什么新知识，所以总觉着耽误时间，不如读读书，这次，通过听取了报告，真正认识到了继续教育的重要性，树立了终身学习的目标，提高了对继续教育的认识。学然后知不足，

这是我的一个体会。通过培训，感觉以前所学的知识太有限了，看问题的眼光也太肤浅了。过去，我们常说：“要给学生一杯水，教师就得有一桶水。”但是，经过培训后，我觉得教师绝对不是一桶水这么简单，它应该是一条有源头的溪流。“问渠那得清如许，唯有源头活水来。”只有不断学习，不断充实自己的知识，不断更新自己的教育观念，不断否定自己，才能不断进步，拥有的知识才能像‘泉水”般沽沽涌出，而不只是可怜的“一桶水”了。

四、教师要意识到创新精神的重要性时代呼唤教育创新，呼唤创新型人才，素质教育把培养创新精神和实践能力作为重点，正是反映时代的要求，作为教师也要用创新理念武装自己。为期一个暑假的培训，就我自身而言，让我树立了终身学习，终身教育的思想。我更深刻地认识到，做为一名合格地人民教师，道路曲折而又漫长，“路漫漫其修远兮，吾将上下而求索”。但我坚信，只要自己努力，就一定会成功！我未来的路还很长，我需要学习的东西还很多，我的责任还很重大。

篇17：个人学习总结

个人学习总结 -个人工作总结

-03-13个人学习总结写小我私家进修总结的格式是啥子呀,请具体一点儿,我要交作业的。咱们大学写作教员很厉害的。以下是一个例子大学生小我私家进修总结一个学期很快就过去了,但这次的表情与以前有很大不同,归心似箭的表情早被考试不理想的失意所掩盖。想想如果是考的不好怎样向父母交代?尤其这次我为了应付英语四级着实花了很很长时间间,以致把其它功课都拉下了,所以说关于这次考试我的复习工作是做的很不充分的,可现在想想却是因小失大啊。尤其我现.版权所有在对能不克不及过四级还是缺乏驾驭的,不管这次考试成果怎样,放学期我都患上加倍起劲了,并且一定改掉以往偏科的老弊端,争取每门课都踏踏实实地学。上大二的咱们也早已走出那座象牙塔,开始尝试接触社会。记患上大一的时候还时例会为自己作为一名计算机系的学生而有那末点优胜感。现在却被那些从人才市场上反馈的一些消息给打击。现在我不患上不为未来即将面临的就业危机而作好筹办。本来嘛,众所周知咱们学校的`牌子不是很硬；二来咱们计算机行业的就业形势也愈来愈严重了；三来我是名女生,一名学计算机的女生。早就听说现在很多企业发话说“宁愿要最差的男生也不用最好的女生。”说起来真让人气愤。但面对这些偏激的社会现象,咱们又能怎么办呢,唯今之计只有从改善自身前提作起。来学校两年多也早已习惯大学生活严重又轻松的气氛,课程虽然还是安排的很紧凑密切,但课余时间较着增多了,令我真正感遭到大学生活是云云的丰富多彩,已经熟识的朋友早已没有大一刚入学时的拘束与隔阂。至今为止我与宿舍的人相处融洽,虽然偶尔会有点小过节,但也很.版权所有快能冰释前嫌,所以有的时候,我很庆幸我能来淮工,不然也不会交到那末多知心的朋友了。大学不仅是一个交流常识的场所,亦是咱们进修做人在社会上处世,接触社会的好场所。我觉患上我现在所接管的教育也是各个层面的,所以我一定会好好哄骗这份难患上的机会,珍惜这段宝贵的时间,严格要求自己,力图作一名及格的大学生。以下是一个例子大学生小我私家进修总结一个学期很快就过去了,但这次的表情与以前有很大不同,归心似箭的表情早被考试不理想的失意所掩盖。想想如果是考的不好怎样向父母交代?尤其这次我为了应付英语四级着实花了很很长时间间,以致把其它功课都拉下了,所以说关于这次考试我的复习工作是做的很不充分的,可现在想想却是因小失大啊。尤其我现.版权所有在对能不克不及过四级还是缺乏驾驭的,不管这次考试成果怎样,放学期我都患上加倍起劲了,并且一定改掉以往偏科的老弊端,争取每门课都踏踏实实地学。上大二的咱们也早已走出那座象牙塔,开始尝试接触社会。记患上大一的时候还时例会为自己作为一名计算机系的学生而有那末点优胜感。现在却被那些从人才市场上反馈的一些消息给打击。现在我不患上不为未来即将面临的就业危机而作好筹办。本来嘛,众所周知咱们学校的牌子不是很硬；二来咱们计算机行业的就业形势也愈来愈严重了；三来我是名女生,一名学计算机的女生。早就听说现在很多企业发话说“宁愿要最差的男生也不用最好的女生。”说起来真让人气愤。但面对这些偏激的社会现象,咱们又能怎么办呢,唯今之计只有从改善自身前提作起。来学校两年多也早已习惯大学生活严重又轻松的气氛,课程虽然还是安排的很紧凑密切,但课余时间较着增多了,令我真正感遭到大学生活是云云的丰富多彩,已经熟识的朋友早已没有大一刚入学时的拘束与隔阂。至今为止我与宿舍的人相处融洽,虽然偶尔会有点小过节,但也很.版权所有快能冰释前嫌,所以有的时候,我很庆幸我能来淮工,不然也不会交到那末多知心的朋友了。大学不仅是一个交流常识的场所,亦是咱们进修做人在社会上处世,接触社会的好场所。我觉患上我现在所接管的教育也是各个层面的,所以我一定会好好哄骗这份难患上的机会,珍惜这段宝贵的时间,严格要求自己,力图作一名及格的大学生。参考资料：起劲啊向写提纲那样子呗！xxxxxxxxxxxxxxxxxxx 1hfdhvfjkdhvfjdkls 2hdkfh 3hsvhdsiovh xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx历史上的今天：哪里有小学一年级数学第二册期末试卷2011-03-13炎龙传说超重刺2011-03-13谁有初一上册数学书的总复习答案及过程的TXT 2011-03-13初一数学期末试题(带答案)2011-03-13