关于学习的热点事件？

一、关于学习的热点事件？

利用家门口的红色资源，让红色声音传遍角角落落；讲述初心故事，推荐党史书籍，使广大党员干部知史爱党、知史爱国；建成党史馆，为党史学习教育增添了新的场所……党史学习教育开展以来，陕西掀起党史学习教育热潮。

　　省税务局：开展“领军人才领学党史”活动

　　近期，陕西省税务局为充分发挥青年干部尤其是税务领军人才在党史学习教育中的先锋模范作用，组织开展了“领军人才领学党史”专题活动，组织全省税务系统25名税务领军人才结合自身岗位职责，以讲党史故事、谈心得体会的形式，带领全省税务系统尤其是青年干部掀起“学百年党史，办惠民实事”的高潮。

　　“税务领军通过讲述一个初心故事，重温一部爱国电影，分享一首革命歌曲，走进一个红色地标，推荐一本党史书籍，使广大党员干部在学习党史中不断深化对‘不忘初心，牢记使命’的认识和理解，进一步坚定了跟党走的信心和决心。”陕西省税务局系统党建处处长张东说。

　　合阳：红色基地唱响红色声音

　　5月14日，合阳县委党史学习教育群众宣讲团走进甘井镇初心公园。活动中，党史学习教育群众宣讲团在初心公园广场为群众带来了红色经典节目《绣红旗》和《焦裕禄》歌伴舞，赢得了现场观众的阵阵掌声。节目间隙，县委宣讲团成员、宣传部副部长刘均锋为大家讲述了党的百年历史中的五大主要成就。

　　甘井镇中心小学的4名小小宣讲员以生动活泼的语言，讲述了中共二大、三大、四大、井冈山会师等党史事件及长征精神、西柏坡精神。党员群众们认真聆听孩子们讲述的每一个党史故事，不时地交口称赞。

　　靖边：首家党史馆畔沟党史馆揭牌开馆

　　5月25日，陕西省靖边县首家党史馆畔沟党史馆揭牌开馆。馆内通过图片展示、文物陈列、文字说明等，总结了中国共产党自1921年成立至今100年的奋斗历程；介绍了革命早期畔沟革命先驱在谢宝善、谢有德等人的带领下，打土豪、除恶霸、分田地，建立中共靖边县第一个党组织——中共青阳岔支部干事会，以及刘志丹北上反围剿、在畔沟指挥的寺畔战斗等红色历史。

　　畔沟便民服务中心党工委书记杜虎斌介绍，畔沟党史馆历时三个月的史料整理，进一步丰富了靖边红色革命内涵，为广大党员传承红色基因、赓续红色血脉提供了有力的学习教育载体。

　　延长石油油气勘探公司：开展党史学习教育巡回指导

　　“听汇报、查资料、做访谈”，5月份以来，延长石油油气勘探公司组成由党委、纪委和督查办组成的党史学习教育巡回指导组，对基层13个党委和总支，以及部分支部开展了党史学习教育指导督导工作，确保规定动作不走样、自选动作有实效。

　　当前，党史学习教育在油气勘探公司如火如荼开展，该单位把党史学习教育作为政治监督的重点任务，组成两个巡回指导组深入机关和基层党委及支部，围绕领导责任、安排部署、学习情况等开展监督检查，督促各级党组织和领导干部扛起政治责任，在学思悟践中感悟延安精神，牢记初心使命，激发担当作为。

　　农行陕西省分行：把“为群众办实事”纳入巡察

　　走访查看5G网点金融服务、职工之家建设、便民服务及贷款投放……近日，农行陕西省分行党委巡察工作领导小组安排专人赴宝鸡、咸阳等分支行及网点，就“我为群众办实事”实践活动及关爱基层“五项行动”等工作开展政治巡察指导督导，促使广大党员干部通过党史学习教育把“悟思想、办实事、开新局”走深走实。

　　截至3月末，该行服务实体经济、支持乡村振兴等工作深入推进，各项贷款较年初增加142亿元，同比多增17亿元，增量份额达29%，居当地四行首位。

二、机器学习的分类？

机器学习是一个比较大的范畴，机器学习包括很多东西，如决策树分析，主成分分析，回归分析，支持向量机，神经网络，深度学习等。你说的流量分类应该是说采用机器学习里面的一些分类算法，如朴素贝叶斯算法，K-means算法（也叫K均值算法），EM算法(也叫期望值最大化算法)等聚类算法。

三、机器学习包括？

机器学习

机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。

四、机器学习的哲学本质？

机器学习的本质，就在于建立了（原始数据——认知）之间的直接映射，跳出了“知识”的束缚。

机器学习是一种从数据当中发现复杂规律，并且利用规律对未来时刻、未知状况进行预测和判定的方法。是当下被认为最有可能实现人工智能的方法，随着大数据+机器学习的组合，使得机器学习算法从数据中发现的规律越来越普适。

五、机器学习需要的时间？

这个就要看个人情况，985数学系毕业三个月，可以入门。

六、机器学习是从哪里学习？

机器学习是从数据中学习的。它利用算法和统计模型来分析数据，发现数据中的模式和规律，从而生成预测模型和决策模型。

机器学习有监督学习、无监督学习和强化学习等不同的学习方式，可以应用于各种不同的领域，如自然语言处理、计算机视觉、音频信号处理和金融等。

机器学习的数据来源可以是结构化数据和非结构化数据，如图像、文本、音频和视频等。

七、什么是学习和机器学习？

机器学习(Machine Learning)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能，它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径。

学习，是指通过阅读、听讲、思考、研究、实践等途径获得知识和技能的过程。学习分为狭义与广义两种：狭义：通过阅读、听讲、研究、观察、理解、探索、实验、实践等手段获得知识或技能的过程，是一种使个体可以得到持续变化（知识和技能，方法与过程，情感与价值的改善和升华）的行为方式。例如:通过学校教育获得知识的过程。广义：是人在生活过程中，通过获得经验而产生的行为或行为潜能的相对持久的方式。次广义学习指人类的学习。

八、机器学习算法和深度学习的区别？

答：机器学习算法和深度学习的区别：

1、应用场景

机器学习在指纹识别、特征物体检测等领域的应用基本达到了商业化的要求。

深度学习主要应用于文字识别、人脸技术、语义分析、智能监控等领域。目前在智能硬件、教育、医疗等行业也在快速布局。

2、所需数据量

机器学习能够适应各种数据量，特别是数据量较小的场景。如果数据量迅速增加，那么深度学习的效果将更加突出，这是因为深度学习算法需要大量数据才能完美理解。

3、执行时间

执行时间是指训练算法所需要的时间量。一般来说，深度学习算法需要大量时间进行训练。这是因为该算法包含有很多参数，因此训练它们需要比平时更长的时间。相对而言，机器学习算法的执行时间更少。

九、机器自我学习原理？

机器学习是人工智能的一个子集。这项技术的主要任务是指导计算机从数据中学习，然后利用经验来改善自身的性能，不需要进行明确的编程。

在机器学习中，算法会不断进行训练，从大型数据集中发现模式和相关性，然后根据数据分析结果做出最佳决策和预测。

机器学习应用具有自我演进能力，它们获得的数据越多，准确性会越高。

十、机器学习作者？

《机器学习》是清华大学出版社出版发行的书籍，作者是周志华。