摘要：自主学习又称自修，是一种教育与学习的方法，是指自己对自己设立並实行个人教育计画。相较於其他教育学派，自主学习者认为自主学习就是自己为自己作选择，並为这些选择负责。没有人能替別人作决定，每个人都应拥有为自己做主的权利。这和把他人或环境指使造成之影响之责任归因於环境或別人的態度相反。 从自主学习。...╯ω╰
自主学习又称自修，是一种教育与学习的方法，是指自己对自己设立並实行个人教育计画。相较於其他教育学派，自主学习者认为自主学习就是自己为自己作选择，並为这些选择负责。没有人能替別人作决定，每个人都应拥有为自己做主的权利。这和把他人或环境指使造成之影响之责任归因於环境或別人的態度相反。 从自主学习。
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容错学习问题 （通常称LWE问题，是 Learning with errors 的缩写）是一个机器学习领域中的怀疑难解问题。由 Oded Regev 在2005年提出，他因此赢得2018年哥德尔奖。这是一个极性学习问题的一般形式。Regev同时证明了LWE问题至少比几个最坏情况下的格问题要难。这个问题在最近。
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rong cuo xue xi wen ti （ tong chang cheng L W E wen ti ， shi L e a r n i n g w i t h e r r o r s de suo xie ） shi yi ge ji qi xue xi ling yu zhong de huai yi nan jie wen ti 。 you O d e d R e g e v zai 2 0 0 5 nian ti chu ， ta yin ci ying de 2 0 1 8 nian ge de er jiang 。 zhe shi yi ge ji xing xue xi wen ti de yi ban xing shi 。 R e g e v tong shi zheng ming le L W E wen ti zhi shao bi ji ge zui huai qing kuang xia de ge wen ti yao nan 。 zhe ge wen ti zai zui jin 。
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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。
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自适应学习，也被称为自适应教学，是使用计算机算法来协调与学习者的互动，并提供定制学习资源和学习活动来解决每个学习者的独特需求的教育方法。 在专业的学习情境，个人可以“试验出”一些训练方式，以确保教学内容的更新。根据学生的学习需要，计算机生成适应其特点的教育材料，包括他们对问题的回答和完成的任务和经。
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学习成果而进行协作互助的学习模式。在协作学习中，成员个人学习的成功是以他人成功为基础的，学习者之间的关系是融洽的，相互协作的，在共享信息与资源、共负责任、共担荣辱的基础上，完成共同的学习任务，实现相同的学习目标。与个别学习和竞争学习相比，协作学习能更好地发挥学习。
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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。
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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。
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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。。
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。
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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。
基础教育（英语：Basic education），指人们在现代社会开始工作前需要接收的基本教育。通常包括正规的小学和中学阶段的教育。接受基础教育是一个人获得具备现代公民素养的基本必要方式。大多数国家都有免费提供基础教育阶段的公立学校，即义务教育，但义务教育不一定能完全覆盖基础教育的全部学年和内容。 教育主题。
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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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。。
社会认知理论 (Social Cognitive Theory)是美国心理学家阿尔波特·班杜拉提出的社会心理学基础理论，这一理论源于行为主义学派的强化学习理论——即学习，本质上说是受到增强与惩罚的影响，而改变了行为的发生概率。例如，小孩说真话，得到了糖果奖励，以后他倾向於更多说真话；小孩说谎话，得到了糖果，以后他倾向於更多地说谎话。。
000年和2004年的五次政协章程修改中均写道：“在自愿的基础上学习马克思列宁主义。” 1954年4月，林伯渠在全国政协常委会上提出关于撤销本会学习委员会的建议，获得会议通过，保留学习座谈会干事会。1955年4月，恢复成立学习委员会，取代学习座谈会干事会。 1960年9月26日，政协第三届全国委员会。
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中西部高校基础能力建设工程是由中华人民共和国国家发展和改革委员会和中华人民共和国教育部组织实施重点扶持一批有特色有实力的中国大陆地区省部共建或省属重点大学的建设工程，是中国大陆地区中西部高等教育振兴计划的重要组成部分。该高校建设工程计划2011年启动，2012年起实施，是继中国高等教育战略计划211。
学习理论主要分为四大理论体系： 行为主义：把学习看作刺激与反应之间联结的建立（S-R），是尝试错误的过程（试误）。其中又分为古典制约（代表人物为巴夫洛夫及约翰·布罗德斯·华生）及操作制约（代表人物为桑代克和斯金纳）。 认知主义：认知主义在反思行为主义的基础上，注重头脑中信息加工的过程，代表的观点有加。
学习结合多个假设，形成一个（希望）更好的假设。术语集成通常保留用于使用相同基础学习器生成多个假设的方法。多分类器系统的更广泛术语还包括由非相同基础学习器得到的假设的结合。这种方法和现象也被另一个术语“群智”所描述，该术语来自多个DREAM生物医学数据科学挑战。 评估集成学习。
线上课程，就是指透过线上学习的课程，是现时学习的新趋势。 这一名词来自于类似Web 2.0这样的概念，它是传统e-learning基础上创新方面的思考。从e-Learning 2.0的角度来看，传统的e-learning系统只是基于互联网技术来传递学习内容给学生，学生通过阅读和完成作业来进行学习。
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。。
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