个人学习工作总结系列。
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个人学习工作总结(篇1)
时间过得真快，转眼间又一学期结束了，就这样不知不觉中，大学生涯快过去了它的一半。回顾上半年的学习生活，在老师和同学们的帮助与关心下，我通过自己不断的努力，取得了一些进步，当然也发现了自己的很多缺点，现在总结如下：
在学习方面，可能是自己在上学期前一阶段的学习上不够上心，导致对所学的知识掌握的不是很理想，尤其是有机化学，很多知识点都没记住，学的很吃力，作业上有许多题都不会做。但是，随着期末考试的临近，我在学习上开始努力，很刻苦，态度也认真，在学习方法和能力上都有所进步。每次做作业时，我都是自己的作业就自己做，不抄袭不作弊，同时我还坚持每个星期写一篇英语作文，希望以此可以提高自己的英语写作能力。最后，我的期末成绩在全班排前几名，比着上学期进步了不少。
通过这学期的学习，我最大收获是端正了学习态度，明白了学习态度的重要性，学习上的东西是作不了假，不懂就是不懂，绝不能不懂装懂！这对我以后的学习是有很大帮助的！
在生活上，我基本上都可以和同学们，和睦共处，互帮互助。自己的事情自己做，是我办事的准则，我用它来强迫自己养成自强自立的好习惯。宿舍是一个大集体，大家来自大江南北，各自的生活习惯都不相同，因此需要大家互相理解和迁就，只有这样才能和平相处，为我们营造一个良好的学习和生活环境。大学是一个小型社会的缩影，作为以后步入社会的缓冲，我们可以从中学到很多的`东西。大学里时间比较充足，为了抓住机遇历练自己，我就利用周末时间在外面打工，通过打工我学到了很多东西，进一步提高了我为人处事的能力。在工作上，我责任心强，对工作热情，具有良好的交际组织能力，在武术俱乐部配合其他学生干部完成了很多工作，促进了团队沟通与合作。但是我对大学里的很多工作还不够熟悉，仍需进一步适应。作为一名全心全意为人民服务的中共预备党员，我一定在自己的工作中，发挥自己的长处，尽最大的努力为同学们服务。新的学期里，我一定努力工作，争取在工作和学习中取得更好的成绩。
在思想上，我始终与党中央的高度保持一致，积极参加政治学习，关心国家大事，认真学习“三个代表”重要思想、科学发展观和“七一”讲话精神，积极参加学院及党支部组织的思想政治学习活动，争取不断地提高自己的政治素质。在工作、学习和生活中，我按照新党章规定的党员标准来要求自己，虚心向身边优秀的党员学习，争取早日成为一名合格的中共党员。
当然，以前取得成果都是属于过去的，重在未来，我还存在着许多不足和需要改进的地方。
作为21世纪的接班人，新的世纪给我们带来了新的要求，科技创新越来越重要，所以学习新知识成了放在我们必须面对的一个问题。我深知要想做一个优秀的大学生，就要把学习摆在第一位，珍惜每一节文化课，坚决不迟到不早退不旷课，这样才对得住自己的大学生涯！除此之外，还得学会充分利用课余时间和学校的图书馆资源，抓紧时间阅读各方面的书籍，以求提高自己的知识面，拓宽自己思考问题的角度，养成良好的思考习惯。专业课程的学习，需要与实际结合，更不应只停留在课本上，应该多阅读课外书。生活上，要坚持诚实守信，热心待人，勇于挑战自我的原则，增强时间观念，养成良好的生活习惯。另外，我还要注意培养自己的道德修养，积极地向党组织靠拢，不断学习以提强对党的认识，争取在思想上早日入党。
总之，在新的学期里，我一定戒骄戒躁，再接再厉，争取取得更好的成绩。
个人学习工作总结(篇2)
数学是一门思维性很强的科学，通过学习数学，将使人学会整体地、有条理地、合乎逻辑地、系统地发现和思考问题。学好数学能促使人的思维获得较好的发展，完善人们思维品质。当代人们对数学学习的效果及质量的衡量标准，与传统观念相比是大大的不同了，不仅要看是否深刻而牢固地掌握了数学大纲所规定的系统的数学知识，技能技巧，而且还要看通过学习是否促进了思维的发展，尤其是数学思维的发展。对于学习和思维的关系，我国古代教育家孔子曾作过精辟的阐述：“学而不思则罔，思而不学则殆。”就是说，只学习书本知识而不思考，就会囫囵吞枣，不辨真伪，也就不能融会贯通，学以致用；只思考而不学习，就会孤陋寡闻，才疏学浅，也就不能做到博观约取，标新立异。
学数学最重要的是基础，需要一定量的练习题，但是不要让自已做太多高中的数学题。只要一步步跟紧老师的步伐，是比较容易学的，即便是自学，也要偶尔听下老师的课，在老师的教学里边，有些题是有很多种做法，而课本给我们的一般只有一种千万不要说凭自已一个人就可以学好，无论会不会解题目，跟同学的交流是很必要的。高中的数学要有个适应期的。不比初中，它的难度一下子会上升很多，每天一节新课，一个学期教两本书（更厉害的实验班听说可以三分钟讲完知识点之后做习题）。学好高中数学要做到以下几点：
1、和数学老师建立良好的沟通，有不懂的就问，如果在哪个阶段你有什么心得也可以和老师沟通，自己的任课老师总归是胜过外面的家教的，在老师眼中学生是平等的，但你可以让自己与众不同！
2、摸清自己的能力，理性选择教参。如果是数学基础较好的，可以买一些提升空间大的参考书（高中数学光看书是不行的，教参上的知识点更详细），但如果初中时数学就不拔尖，那么到书店挑书就尤其要谨慎了，书店的导购员一般会推荐几款销路最好的，说什么“重点中学的都买啊”之类的话，要想清楚适合自己的书才是最好的。
3、课堂笔记尤其认真。初中时因为课程难度低，所以许多学生的笔记习惯不是很正确，我这里有一个我们实验班同学的笔记方法：首先基本上每一门课都要备一本笔记本的。为了让自己坚持下去，可以挑一本漂亮点的，增加数学学习的兴趣。最好买本大点的，每一页都可以分开来用“用线划分成两部分，纵向三七开最好了”，左边用来记上课的笔记，右边写上学习心得，预复习情况，不懂的问题等。这样，你的笔记本价值就比别人高很多很多了。注意保存笔记，便于高三复习。
4、高一的数学预习十分重要，预习下一天的课程会让你在新课时胸有成竹，老师讲起来你会更易理解，对于预习中不懂的问题，更要认真听讲。
5、公式是基础，在新课时就熟记数学公式，不仅做题方便，在高考复习时会受益匪浅的。
6、建议高一时就准备错题集。慢慢积累，会是无穷的财富。偶尔翻翻，成绩会不知不觉提高。
7、坚持题目是自己做的，这点非常重要，除非是数学天才，仅凭上课听听就能掌握所有知识点。
8、学会思考爱因斯坦曾说：“发展独立思考和独立判断的一般能力应当始终放在首位”，勤于思考，善于思考，是对我们学习数学提出的最基本的要求。一般来说，要尽力做到以下两点。
1.善于发现问题和提出问题
2.善于反思与反求
9、环环相扣，啥都不丢永远记住：教科书是非常经典的杰作。它们里面的东西也许会认为很简单。一看就明白，就放松下。这是绝对不行的！所有的内容全是经过专家仔细商订的，没多余。甚至是书上的习题。一般非常简单。很多人不管了，包括一些老师。其实那些一看都明白的东西非常重要。可以试一下，用一个小时来看一个例题。用半个小时来看一道习题。收获绝对不会低与做三十道题！要想：为什么会这样；这个题的背景；出题的角度是怎么样的；出题人是想考什么；他还有什么其他目的；题目陷阱有哪些；类似的题目怎么一下子就辨认出来并且从方法中选出一种最好的；这个方法有什么认识；怎么拓展；自己再试着出出题。把对这个题目的认识写下来，并且灌输到你的新题目中去。如果照着做了，会发现：一道小题中就藏着大海。不得不佩服出题的人。
10、错题本必备和必背学习就是在错误中成长。所有的学科都一样。数学更简单。所有的错题全都记下，背下。然后就有一个大脑题库了。在考试的时候会发现百分之九十的题都做过。而且非常清晰思路方法，易错点，全都是一下子就涌现出来。
11、及时了解、掌握常用的数学思想和方法学好高中数学，需要我们从数学思想与方法高度来掌握它。中学数学学习要重点掌握的的数学思想有以上几个：集合与对应思想，分类讨论思想，数形结合思想，运动思想，转化思想，变换思想。有了数学思想以后，还要掌握具体的方法，比如：换元、待定系数、数学归纳法、分析法、综合法、反证法等等。在具体的方法中，常用的有：观察与实验，联想与类比，比较与分类，分析与综合，归纳与演绎，一般与特殊，有限与无限，抽象与概括等。解数学题时，也要注意解题思维策略问题，经常要思考：选择什么角度来进入，应遵循什么原则性的东西。高中数学中经常用到的数学思维策略有：以简驭繁、数形结合、进退互用、化生为熟、正难则反、倒顺相还、动静转换、分合相辅等。
个人学习工作总结(篇3)
各县区人民政府，开发区管委会，市政府各部门、各单位：
为做好2016年国务院政府工作报告学习贯彻工作，国务院客户端定于4月1日至5月15日举办“测一测，2016政府工作报告知多少”在线专题学习及答题活动。按照省政府办公厅有关工作要求，现将我市组织开展活动有关事宜通知如下：
1.请各县区组织本行政区域内各级政府工作人员，请各部门、各单位组织本单位及所属单位工作人员，通过关注中国政府网微信(home/2014-02/18/content_5046260.htm)和下载国务院客户端(public/yidongkehuduan.htm)，学习“2016政府工作报告解读”专题并参与答题。
2.各县区、各部门、各单位明确1位负责人和1名联络员负责该项工作，并于4月22日前将负责人和联络员信息信息(包括姓名、职务、电话)报送市政府办公室。
3.活动结束后，请各县区、各部门、各单位在5月18日前将活动组织开展情况(包括参与单位数、在册人数、参与答题人数、参与率)报送市政府办公室。市政府办公室将按照国务院办公厅和省政府办公厅有关技术统计数据及活动开展情况在全市范围内进行通报。
水洛镇积极组织“测一测，2016政府工作报告知多少”在线专题学习及答题活动
按照庄浪县人民政府办公室《关于组织举办“测一测，2016政府工作报告知多少”在线专题学习及答题活动的.通知》文件要求，水洛镇迅速行动起来，安排专人负责，认真开展在线专题学习及答题活动，积极组织全体教职工参与此次活动。
一是严密组织，宣传到人。办公室通过短信、微信等方式向全体干部职工介绍参加活动的步骤和要求，然后组织办公室专职人员对不会下载客户端的干部职工进行单独指导，同时要求干部将测试后的成绩进行截图，统一发送至办公室进行统计。
二是开展学习，参与率高。将2016年政府工作报告的内容发至群共享，要求干部以自学的方式开展学习，并在学习结束后参加答题活动。截至目前，水洛镇全体124名干部均参与了此次活动，参与率达100%，参与答题正确率达100%。
三是汇总数据，及时上报。答题结束后，组织专门人员进行统计。及时整理此次活动的相关资料和图片。按照文件要求，将活动开展情况以电子版和书面形式反馈至县政府政务办公室。
经过全员参与，踊跃答题，加强了干部职工对2016年政府工作报告的认识和理解，深化了学习成果，也使大家统一了思想，提高了认识，营造了良好的学习氛围。同时要求干部职工把学习政府工作报告与“两学一做”、“党风廉政建设”、“精准扶贫精准脱贫”等各项工作结合起来，主动作为，认真履职，确保吃透精神扎实推进各项工作任务有效开展。
个人学习工作总结(篇4)
很荣幸能在班里担任学习员，不知不觉本学期的学习和工作就即将结束了。在本学期的学习和工作中，作为学习员的我看到了班级良好的发展态势，也看到了学多需要改进的地方。
本班同学学风较为端正，基本上做到不旷课不迟到不早退，上课认真听讲，学习态度积极，交作业按时按质按量，由此同学们取得了较好的成绩，作为学习员本人深感高兴!但是，在部分同学朝着好的方向发展的背景下，还存在一些不容忽视的问题，如班里个别同学偶尔上课迟到或旷课，对于某些课程态度不积极，课下自主学习意识不强，成绩不理想等。究其原因，我总结为以下三点。
一、课巢排原因。
1、一第一学期的课程都是基础课程，有些和专业联系不是很紧密，而且可食少，内容多，导致同学有一些厌烦情绪。但这只是客观方面的原因，主观上还是同学们的认识不到位，没有意识到学习这些课程的重要性。我相信一旦同学们认识充分，还是会投入很的'热情的。
2、同学有自己的上课安排。因为实行班教学，我院06级分为两个班。有些同学认为自己不适应本班任课教师教学，便和另一个班一起上课。我想这是无可厚非的。
3、少数同学学风不严谨。不可否认，每个班都存在一些同学学风不是很严谨，我班也一样。对于这些同学，我以及各位班和同学已经展开对他们的助和教育。
针对这些问题，我们也作了一些工作，并取得了一些成效。
作为学习员，提醒同学及时交作业，及时通知课程进度和临时变化，了解同学的出勤情况都是我分内的工作，做好这些工作，也为树立良好的班风奠定了基础。同时，针对极少数迟到、早退、旷课或者不交、晚交作业的同学，我在不伤害其自尊的前提下适当的提醒、劝告，使这些情况有所改善。对于同学对教学上提出的一些问题和建议，我基本上比较及时地进行了转达，使得师生的沟通能够正常地进行。
除此之外，我们班级还进行了一些活动来改善班级学风。例如开班会就这一问题展开专门的讨论，订立一系列奖惩措施，批评教育在学风上有所瑕疵的同学。我班还以宿舍为单位展开互互助的活动。以上这些措施都起到了一系列积极的效果。为了使我班成为一个更加优秀的班集体，我在此提出下学期的工作目标和具体措施。
二、目标。
努力达到无人挂科，人人学习积极进取，不沉迷于无意义的事，在各类奖学金及奖项的评选中，我班能有更多的同学得奖。
三、措施。
继续坚持本学期有成效的措施，并开展一些如班级学习交流、班级考前动员、考后总结的活动，让同学们更好的了解了学老师的教学方法，学中适合的学习方法等等。积极配合教师工作，及时馈师生信息，使交流更加畅通。
学风建设是班级进步是源动力，作为学习员，我一定会联系各位同学，将自己的工作做好，使经济61班学风更加严谨，更上一层楼。
个人学习工作总结(篇5)
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
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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