摘要：迁移学习（英语：Transfer learning）是属于机器学习的一种研究领域。它专注于存储已有问题的解决模型，并将其利用在其他不同但相关问题上。 比如说，用来辨识汽车的知识（或者是模型）也可以被用来提升识别卡车的能力。计算机领域的迁移学习和心理学常常提到的学习迁移在概念上有一定关系，但是两个领域在学术上的关系非常有限。。...迁移学习（英语：Transfer learning）是属于机器学习的一种研究领域。它专注于存储已有问题的解决模型，并将其利用在其他不同但相关问题上。 比如说，用来辨识汽车的知识（或者是模型）也可以被用来提升识别卡车的能力。计算机领域的迁移学习和心理学常常提到的学习迁移在概念上有一定关系，但是两个领域在学术上的关系非常有限。。
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学习是获得新的理解、知识、行为、技能、价值观、態度和偏好的过程。 人类与其他动物和一些机器都具备学习能力；也有证据表明某些植物具有某种学习能力。 有些学习是直接的，由单一事件（例如被热炉烧）引起，但许多技能和知识是从重复经验中积累起来的。学习引起的变化往往持续一生，很难区分似乎“丟失”的学习材料和无法恢復的材料。。
xue xi shi huo de xin de li jie 、 zhi shi 、 xing wei 、 ji neng 、 jia zhi guan 、 態 du he pian hao de guo cheng 。 ren lei yu qi ta dong wu he yi xie ji qi dou ju bei xue xi neng li ； ye you zheng ju biao ming mou xie zhi wu ju you mou zhong xue xi neng li 。 you xie xue xi shi zhi jie de ， you dan yi shi jian （ li ru bei re lu shao ） yin qi ， dan xu duo ji neng he zhi shi shi cong zhong fu jing yan zhong ji lei qi lai de 。 xue xi yin qi de bian hua wang wang chi xu yi sheng ， hen nan qu fen si hu “ 丟 shi ” de xue xi cai liao he wu fa hui 復 de cai liao 。 。
在机器学习中，特征学习（feature learning）或表征学习（representation learning）是学习一个特征的技术的集合：将原始数据转换成为能够被机器学习来有效开发的一种形式。它避免了手动提取特征的麻烦，允许计算机学习使用特征的同时，也学习如何提取特征：学习如何学习。 机器学习。
高阶学习词典是一种最为常见的单语学习词典，即为正在学习一门外语且其使用这门外语的能力已经达到或超过欧洲共同语言参考标准B2水平（或国际汉语能力标准四级）的学习者编写的词典。它一方面不同于双语或翻译词典，另一方面又不同于供母语使用者或语言学学者使用的标准词典。这种词典在英语学习。
Q-学习（英语：Q-learning）是强化学习的一种方法。Q-学习就是要记录下学习过的策略，因而告诉智能体什么情况下采取什么行动会有最大的奖励值。Q-学习不需要对环境进行建模，即使是对带有随机因素的转移函数或者奖励函数也不需要进行特别的改动就可以进行。 对于任何有限的马可夫决策过程（FMDP），Q。
国际表征学习大会（英语：International Conference on Learning Representations，ICLR），是机器学习领域的一个学术会议，每年一次，在春季召开。 ICLR会议由杨立昆和约书亚·本希奥创立。自2013年举办首届起，该会议一直采用开放式同行评审（英语：Open。
自动化机器学习(英语：Automated machine learning，AutoML)是將机器学习应用於现实世界问题的任务自动化的过程。自动机器学习可能包括从原始数据集开始到构建准备部署的机器学习模型的每个阶段。它简化了机器学习的应用，因为它从数据加载、建模和模型自动简化整个机器学习。
统计学习理论（英语：Statistical learning theory），一种机器学习的架构，根据统计学与泛函分析（Functional Analysis）而建立。统计学习理论基於资料（data），找出预测性函数，之后解决问题。支持向量机（Support Vector Machine）的理论基础来自於统计学习理论。。
深度学习（英语：deep learning）是机器学习的分支，是一种以人工神经网路为架构，对资料进行表征学习的算法。 深度学习中的形容词“深度”是指在网络中使用多层。 早期的工作表明，线性感知器不能成为通用分类器，但具有非多项式激活函数和一个无限宽度隐藏层的网络可以成为通用分类器。 深度学习是机器学习。
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英语使用者认为学习英语能带来25%的收入增长，并能显著提高工作及生活的快乐度。受访者指出，英语程度越高，他们的生活满意度便越高。调查亦显示，68%的进阶英语使用者对职业前景感到乐观，相比之下非英语使用者只有34%。另有超过三成英语使用者表示学习英语能帮助他们更容易找到理想的工作。 华尔街英语。
线上学习（英语：Online Learning）是一种透过网际网路工具来学习或训练的方式。线学习发展趋势是职业考试和个人能力提高，將一种方便、效率、低成本的学习模式。分为两类： 职业考试，个人技能提高。 企业內的线上学习是让员工透过网际网路或企业內部网路的工具来进行遥距教育，由企业人力资源部门承办教。
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机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律，并利用规律对未知数据进行预测的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论，机器学习与推断统计学联系尤为密切，也被称为统计学习理论。算法设计方面，机器学习理论关注可以实现的，行之有效的学习。
监督学习（英语：Supervised learning），又叫有监督学习，监督式学习，是机器学习的一种方法，可以由训练资料中学到或建立一个模式（函数 / learning model），並依此模式推测新的实例。训练资料是由输入物件（通常是向量）和预期输出所组成。函数的输出可以是一个连续的值（称为回归。
数码学习（英语：e-Learning），泛指各种透过资讯科技工具来学习或训练的方式。资讯和通讯系统，无论连网与否，是学习过程使用的特定媒体，可能没有人与人的直接接触。即使设备和课程方面持续进步，本词汇依然最常被引用为运用科技在教室外或教室內的教育经验。在公司范畴来说，数码学习。
虽然有一种假设认为印度普遍使用英语，但现有的研究表明英语的使用实际上仅限于精英。因为在印度，大部分人口教育不足。同时，许多英语学习指南的作者，本身对英语的掌握水平不够，同时在编写过程中使用过时的教学方法。因而使用了这些书籍的学生，学习英语时会受到作者带来的不良影响。 印地英语“Hinglish”一词表示一种英语。
无监督学习（英语：unsupervised learning），又称非监督式学习，是机器学习的一种方法，没有给定事先標记过的训练范例，自动对输入的资料进行分类或分群。无监督学习的主要运用包含：聚类分析（cluster analysis）、关联规则（association rule）、维度缩减（dimensionality。
学习理论（英语：Learning Theory）是教育学和教育心理学的一门分支学科，描述或学生如何在学习过程中吸收、处理与记忆知识。学习理论並认为，在「理解」、「世界观的获得与改变」以及「知识与技能的习得」上，认知、情绪、环境的影响以及先备经验等因子都有一定的作用。 学习理论主要分为四大理论体系：。
背诵式学习（rote learning），又称机械学习，是一种单纯依靠反覆地记忆学习材料，而避免去理解其复杂内部和主题推论的学习方法，也就是不断重复基本知识与技巧的学习方式。这学习方式由美国心理学家奥苏伯尔提出，是一个与有意义学习、联想学习（associative learning）、间隔重复学习和主动学习（英语：Active。
Profressor」、「Dero」为「Derelict」等，语例多不胜数。对於学习澳洲英语的人来说，口音和文法不一定是最大的挑战，但这类缩语就连不熟悉澳洲英语的其他英语系母语使用者都大感头痛。 en-AU是澳大利亚英语的语言代码，由ISO标准（见ISO 639-1和ISO 3166-1。
强化学习（英语：Reinforcement learning，简称RL）是机器学习中的一个领域，强调如何基于环境而行动，以取得最大化的预期利益。强化学习是除了监督学习和非监督学习之外的第三种基本的机器学习方法。与监督学习不同的是，强化学习不需要带标签的输入输出对，同时也无需对非最优解的精确地纠正。。
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