池网科技 一、学习法语学不下去了，怎么办？
想想绩点，delfdalf，cet，算了我还是好好学吧……
二、机器学习的概率学解释？
在机器学习中，概率学起着重要的作用。
从概率学的角度来看，机器学习可以被理解为对数据中潜在概率分布的学习和推断。通过对大量数据的观察和分析，模型尝试估计不同事件或特征出现的概率，并基于这些概率进行预测和决策。
例如，在分类问题中，模型学习不同类别出现的概率，并根据输入数据属于各个类别的概率来进行分类判断。在回归问题中，模型试图估计输出变量的概率分布。
概率学为机器学习提供了理论基础和方法，帮助模型更好地理解和处理不确定性，提高预测的准确性和可靠性。你还想了解关于机器学习的哪些方面呢？
三、学材料的学机器学习
学习材料的重要性
学习机器学习是当今技术领域中一项日益重要的技能。随着人工智能和大数据时代的到来，对于机器学习的需求也在不断增长。然而，要想从事机器学习工作，首先需要系统地学习相关的知识和技能。学习材料的选择对于学习效果起着至关重要的作用。
如何选择学习材料
在选择学习材料时，需要考虑以下几个方面：
- 内容丰富度：学习材料应当覆盖机器学习的基础知识、算法原理、实践应用等方面，能够全面地帮助学习者建立起坚实的基础。
- 作者资质：优质的学习材料往往由经验丰富、资质过硬的作者所编写，可以为学习者提供权威、可靠的学习内容。
- 实战性：学习材料是否提供实际案例和练习项目，能够帮助学习者将理论知识转化为实际应用技能。
综合考虑以上因素，选择适合自己的学习材料对于学习机器学习至关重要。
推荐学习材料
以下是笔者整理的几款优质机器学习学习材料推荐：
- 《深度学习》 作者：Ian Goodfellow等，是深度学习领域的经典教材，全面介绍了深度学习的基本原理和应用。
- 《统计学习方法》 作者：李航，是一本介绍统计学习理论与方法的经典教材，适合对机器学习基础有一定了解的学习者。
- 《Python机器学习实战》 作者：Prateek Joshi，通过实战项目带领读者学习Python编程与机器学习算法应用。
结语
选择合适的学习材料是学习机器学习过程中至关重要的一步。希望通过本文的介绍，能够帮助读者更好地选择适合自己的学习材料，提升学习效率，掌握机器学习的核心知识与技能。
四、学机器学习要学算法吗
学机器学习要学算法吗
随着人工智能技术的不断发展，机器学习作为人工智能的一项重要技术，受到了越来越多人的关注。对于想要学习机器学习的人来说，掌握算法是至关重要的一步。那么，学习机器学习是否就一定要学习算法呢？这是一个困扰许多初学者的问题。
什么是机器学习
在探讨机器学习是否需要学习算法之前，首先我们要了解机器学习是什么。机器学习是一种让计算机系统自动从数据中学习的技术，通过利用数据和统计技术，让计算机系统具有学习能力并能不断优化和改进自己的性能。
为什么要学算法
在机器学习中，算法是实现数据分析和模型训练的核心。了解和掌握不同的机器学习算法，可以帮助我们更好地理解数据，发现其中的规律，并建立预测模型。在实际应用中，选择适合问题的算法，对数据进行处理和建模，优化模型参数都离不开对算法的理解和掌握。
不仅仅是算法
然而，机器学习不仅仅是学习算法那么简单。除了算法，机器学习还涉及数据预处理、特征工程、模型评估等多个环节。想要在机器学习领域取得成功，仅仅掌握算法是远远不够的。需要全面了解机器学习的整个流程，熟练掌握数据处理技巧、特征工程方法、模型评估标准等方面知识。
算法是基础
尽管说机器学习不仅仅是算法，但算法仍然是学习机器学习的必备基础。机器学习的算法种类繁多，包括监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习等多种类型，每种类型又有各种具体的算法。对于不同类型的问题，需要选择合适的算法进行解决，而只有深入理解这些算法的原理和特点，才能灵活运用于实际问题中。
学习路径建议
对于想要学习机器学习的初学者，建议从掌握基础数学知识开始，包括线性代数、概率论、统计学等。接着学习相关编程技能，如Python、R等常用的数据分析编程语言。在掌握了数学基础和编程技能后，可以开始系统学习机器学习算法，了解不同类型的算法原理和应用场景，通过实践项目来巩固学习成果。
此外，还要注重实践和项目经验，通过参与实际项目，解决实际问题，才能更好地掌握机器学习的应用技巧。在学习的过程中，要保持耐心和持续学习的态度，不断提升自己的能力和技术水平。
结论
综上所述，学习机器学习确实需要学习算法，但机器学习涉及的内容远不止于此。算法只是机器学习的一个重要组成部分，想要在这个领域取得成功，还需要全面了解机器学习的各个环节，不断提升自己的技术水平。只有掌握了机器学习的全貌，才能在实践中取得更好的成就。
五、学深度学习需要学机器吗
深度学习作为人工智能领域内的重要分支，在近年来得到了广泛的关注和应用。许多人都想要学习深度学习，因为它在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域有着强大的能力。
学习深度学习的重要性
学深度学习需要学机器吗？这是一个常见的问题，特别是对于新手来说。事实上，学习深度学习并不一定需要先学会机器学习。
深度学习是机器学习的一个分支，是一种特殊的学习方式，其核心是神经网络。深度学习通常涉及大量的数据和参数，通过多层次的神经网络进行训练和学习，从而实现对复杂问题的建模和解决。
然而，虽然深度学习是机器学习的一部分，但并不意味着学习深度学习就必须先掌握机器学习的全部知识。实际上，许多深度学习的入门教程和课程都会从基础开始，带领学习者逐步了解神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等概念和技术，因此并不需要先学习机器学习就能够掌握深度学习。
如何有效学习深度学习
虽然学习深度学习并不一定需要学习机器学习，但要想学好深度学习，还是需要掌握一些基本的知识和技能。
首先，学习者需要具备数学和统计学的基础知识，因为深度学习涉及到大量的数学计算和数据分析。线性代数、概率论、微积分等知识对于理解深度学习模型和算法都是至关重要的。
其次，学习者需要具备编程能力，至少掌握一门编程语言。Python是目前深度学习领域内最常用的编程语言之一，因为它易于学习、功能强大且有大量的深度学习框架支持，如TensorFlow、PyTorch等。
此外，学习者还需要对深度学习的基本概念和原理有所了解。了解神经网络的结构、激活函数、优化算法等内容是学习深度学习的基础。
学习机器学习与深度学习的关系
虽然学习深度学习不一定需要学习机器学习，但学习机器学习可以帮助学习者更好地理解深度学习。
机器学习是一种通过训练模型实现任务的方法，而深度学习是一种利用多层神经网络进行学习的机器学习方法。因此，学习机器学习可以帮助学习者深入理解模型训练、损失函数、优化算法等概念，从而更好地掌握深度学习。
此外，通过学习机器学习，学习者还可以了解到不同类型的机器学习算法和模型，如监督学习、无监督学习、强化学习等，这些知识对于进一步学习深度学习也有着积极的意义。
结语
总的来说，学习深度学习是一项有挑战性但同时也是非常有价值的事业。虽然并不一定需要学习机器学习，但掌握一定的数学、编程和深度学习基础知识能够帮助学习者更好地理解和应用深度学习技术。
通过不断地学习和实践，相信每个人都可以成为一名优秀的深度学习工程师，为人工智能领域的发展做出贡献。
六、德语学不下去了怎么办？
才看到我亲爱的老师邀请我回答这个问题哈哈哈哈哈！谢谢邀请！（我何德何能）
（出于求生欲）这种现象怎么可能存在！德语那么有趣那么好玩那么简单！
好了，回归正题。
首先你要搞清楚，你为什么学不下去？
- 德语某个/某些语法太难，你无法理解？
- 词汇反复记忆都记不住？
- 口语无论如何都无法连成句子？
- ……
这是第一步，立足本心，找到问题。
其次找到问题之后，就是想办法去解决。
- 如果你无法理解语法，那就去找语法书、找任课老师问，打破砂锅问到底去问。
- 如果你单词背2遍背不住，那你就背3遍；如果3遍背不住，那就背4遍。一些背单词的小诀窍可以用一用：造句背词法、语境背词法。（我的老师 @老丸子 每次上课都会造很多非常有趣的句子，然后我不知不觉就记住很多单词，包括用法）
- 如果口语不好，那就多说，自言自语也是多说，每天尝试口述自己的经历，抽出10分钟来纯德语说话，比如在地铁站，看到地铁，你用德语来陈述。
- （还有很多问题，需要你自己去找解决办法，我说的只是普适性的一些东西，每个人都是不一样的，需要找到自己的方法）
这是第二步，遇见问题，解决问题。
以上都是理论性知识，心灵鸡汤那一锅我是实在不会炖。
但我希望你明确你学德语的目的。
- 如果你是为了留学，已经为此付出了很多时间和金钱了，中途放弃不值得。
- 如果你是为了高考、DSD等重要升学考试，而你的英文又不如德语的水平有优势，那可能你必须得选择坚持。
- 如果你是出于兴趣，学不下去了，那其实没什么大问题，你随时可以放弃。
有了“目的”，就会产生所谓的Motivation（动力）。我知道，我要什么。我想要拼尽全力得到它。这是外驱力和内驱力的结合。
关于外驱力的获得：如果你累了，如果你学德语学不下去了，告诉你的老师或是朋友，让他们……狠狠骂你一顿，把你骂醒。（杠掉这段，显得我有点残暴，我只是个平平无奇的柔弱小姑娘罢了）
关于内驱力的获得：明确目标，立足本心。相信你要的，你一定可以靠努力得到。另外，你还可以用一些“有趣的方式”来写德语作业，在学德语A2的时候，我画了我最爱的作家的海报。
我曾写过这样一句话，这是我一直以来的学习理念：把学习当玩就是最好玩的事情，虽然一堆语法错误，但是我写的时候很快乐，老师给不了乐趣和成就感就自己创造。
把学习当玩，不要给自己太大压力。
不要急，一步一步，慢慢走向你想要的东西。
后记：同学你好，我本来是打算写一个非常中立的干货帖，后来突然发现，你居然跟我一样大，于是忍不住想告诉你我的真心话。
我是06年9月份的，去年7月15日开始学习德语。6个月德语0-B2，9个月均分87.75分通过歌德B2，现在已经在德国上G9学制的10年级了。在学德语的过程中，我也无数次想过放弃。学德语A1的时候，我感受到了德语和英文的落差。以前在学校里，我英文在班上是数一数二的，而德语，我像是怎么也学不懂。那个暑假，我拼命去学习，我用的教材是《新求精》，用过的同学都知道这本书的难度，并且几乎没什么趣味性。我的同学们都是20来岁的哥哥姐姐，他们很厉害，让我总觉得我跟不上他们。后来我拼命去学，去背单词，一节的单词表有10页，我就一遍又一遍去背。用三个颜色的笔，一遍又一遍默写。在地铁上，在家里，在语言学校……我也曾经像你一样，觉得我学不下去了，觉得我好累。
可是后来……当我做完一篇又一篇精听的时候，我突然发现自己可以听懂那些叽里呱啦的德文单词了；当我写完一篇又一篇的作文的时候，我也会得到老师的夸奖。当我得到正向的反馈时，我很开心，我会更加努力做得更好，以得到更多的夸奖，于是我会进入一个学习的良性循环。
后来……也就是现在，我学出来了德语，用德语去理解世界。我也在德国和几个朋友创建了全德性质的高中留学生组织，参加各种大学的夏令营活动。回望那段经历，已经没有了太大的感觉，所有的痛苦都化成了我最坚硬的后盾，支撑我一路前行。
也希望你多年后回望这个帖子的时候，能有和我一样的想法。祝福你，孩子！
文/Wentao
七、德语学到A2学不下去了？
谢邀~作为一个学过德语欧标A2的过来人，我非常能够理解你此刻的心情。
先放结论：可以试着调整一下你的相关学习方法，多做一些相关的针对性练习，利用网上的公共资源多去接触和了解，看看别人是怎么学的，但千万不要放弃，尤其是在有这么好的德语基础做支撑的情况下！根据你现在的情况来判断，处于是在摸索适合自己的高效德语学习方法的瓶颈期，只要咬牙坚持下来，并不断调整适应，形成了适合自己的学习方法论，那么之后的德语学习会轻松很多！
诚然，德语学习的道路上注定是充满挑战和障碍的，尤其是在德语学习的初级阶段，虽然看上去像德语欧标A阶段的相关内容的学习难度并不算很大，但是由于在这个阶段基本不会面临考试的压力，也就缺乏对于阶段性学习成果的相关针对性检验，从而对自己的所学知识体系不太容易形成一个比较清晰的认识。同时，在A阶段的话，最重要的学习任务就是形成并掌握一套自己适应并行之有效的德语学习方法，中间免不了要经历各种试错的过程和迷茫的处境。因此在这个阶段出现楼主所属的情况是很正常滴~
今天也就着帮楼主解答一下如何高效学习德语A2这个问题，在这里我也跟大家简单分享一下我在学习德语A2时的一些经验和方法~
首先，我们先了解一下A2在整个欧标德语中的地位和要求~
德语欧标考试根据难度划分成为A1、A2、B1、B2、C1、C2几个等级，难度逐渐上升。具体的难度等级如下图所示。
总体说来，A2的难度相比于A1而言并没有显著提高，而只是略有增加，而且这个阶段大部分的同学也不面临着德语考试的问题，所以整体来说学习压力不算很大。但是大多数同学在对德语欧标进行学习的时候，绝不会仅仅止步于A阶段，当进入B阶段之后，学习难度会有一个明显的提升，同时也将会面临考试的问题。因此在A2阶段，同样需要大家认真对待，打下扎实的基础。
在词汇量要求方面，A2阶段最好是达到2000-2500个的词汇基础；而在语言应用能力上，需要实现理解并且使用句子和一些常用的表达，这些表达的含义和交谈的语境有直接相关性，比如关于个人信息、工作、购物以及周边环境；
同时，在一些简单的、常规的语境中可以理解他人的意思，在这些情况当中交谈者一般会对某个熟悉的或者正在进行的事情进行交流；可以使用简单的表达方式对自己的来历、教育背景、周遭环境以及在特定条件下对某个事物进行描述。
我是在优优德语这边上完李越禹老师的A1课程之后，就紧接着上了杨佳老师授课的A2线上班了。杨佳老师总结归纳了很多行之有效的在德语初级阶段的学习技巧，比如说利用背课文的形式进行相关的单词记忆，不仅能够对单词有比较深刻的记忆效果，同时也能让学生对于单词对应的使用语境和技巧有着更加直接的认识。此外，当时有一段时间我也是遇到了所谓的德语学习的“瓶颈期”，并为之十分苦恼。后面在杨佳老师的帮助下，我也找到了自己存在的问题：基础词汇没有记牢，而且很多基础语法没有掌握、导致在相关的运用上出现了问题。找到病因之后，我就针对性的进行了相关的巩固和加强，把基础进一步夯实，最终也顺利走出了瓶颈期。
此外，杨佳老师也非常注重我们德式思维的培养。杨佳老师喜欢以场景为框架，通过设置相应的语言练习环境，从而帮助学生模仿和学习德国人的反应。比如，中国人日常打招呼用于：“吃了没？上哪儿去？”而德国人则是：“你好！过得怎么样？”即算每天见面也会这么问。在老师的指导下，自己算是初步建立了基本的德语思维。
在学习A2的过程中，同样也会布置针对性很强的作业练习巩固当天的所学知识，而且老师也会在群里面及时主动的答疑，帮助同学扫清学习中的障碍。我和大多数同学一样，在一些语法问题上也遇到了一些困难。比如，在上课时我对伴随、无伴随、替代状语从句和情态动词的主观用法没有太理解，因此在课后我主动联系了杨佳老师，将我的问题都和老师进行了反映，老师又结合语音和文字为我认真细致地讲解，同时也给我发了一些相关的补充资料消化吸收。真的是非常的贴心和负责！
以上这些就是自己在德语A2阶段学习时给大家总结的一些经验和技巧，希望这篇自己的经验总结能够帮助到正在/即将学习德语欧标课程的各位，也希望大家都能早日通过德语的语言关，从而顺利开启自己的德国留学生涯！
八、材料学研究哪些应用了机器学习？
部分由材料基因组计划推动，部分由算法发展和其他领域数据驱动努力的巨大成功推动，信息学战略开始在材料科学中形成。这些方法导致了替代机器学习模型的出现，该模型能够完全基于过去的数据进行快速预测，而不是通过直接实验或显式求解基本方程的计算/模拟。以数据为中心的信息学方法正变得越来越有用，可用于确定材料的属性，这些属性由于涉及成本、时间或精力而难以用传统方法测量或计算，但这些属性的可靠数据要么已经存在，要么至少可以为关键案例的子集生成。预测通常是内插式的，首先用数字方法对材料进行指纹识别，然后在指纹和感兴趣的属性之间建立映射(通过学习算法建立)。指纹，也称为描述符，可以是多种类型和规模，由应用程序领域和需求决定。如果预测的不确定性得到适当的考虑，预测也可以外推到新材料空间。本文试图概述最近十年来一些成功的数据驱动材料信息学策略，特别强调指纹或描述符的选择。
九、日语学习,学不下去怎么办？
答：学日语学不下去了，想放弃又觉得不甘心，我想这是很多学习外语的人都会有的一个过渡时期，这个时候我们的日语水平还处在一个相对比较低的阶段，可能会一些简单词语句子，但是还没有完全融入到日语的文化环境氛围，会决定烦躁，我这种时候一般会转换一下，看看英语，你也可以看看自己喜欢的日剧或者电影，最后是带有中日字幕的，这样能让你更好的了解剧情，但是你要尽可能不去看字幕，看看自己能够理解多少，对于不理解的地方可以反复观看一定会有收获的。主要还是贵在坚持，只要你能够多听，多写，多读，多做练习就一定可以学好日语的，加油！
十、钢琴学不下去了怎么办？
大多数人学钢琴学不了几年就会放弃了。其实做任何事情都贵在坚持，否则不说前功尽弃，也是非常可惜的。要实在学不下去，也可以先停一停歇一歇，以后有机会想学了再捡起来继续
