Optimal Learning

Optimal Learning pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:Wiley
作者:Powell, Warren B.; Ryzhov, Ilya O.;
出品人:
页数:404
译者:
出版时间:2012-4
价格:$ 135.60
装帧:
isbn号码:9780470596692
丛书系列:
图书标签:
  • 计算机
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具体描述

Learn the science of collecting information to make effective decisions Everyday decisions are made without the benefit of accurate information. Optimal Learning develops the needed principles for gathering information to make decisions, especially when collecting information is time-consuming and expensive. Designed for readers with an elementary background in probability and statistics, the book presents effective and practical policies illustrated in a wide range of applications, from energy, homeland security, and transportation to engineering, health, and business. This book covers the fundamental dimensions of a learning problem and presents a simple method for testing and comparing policies for learning. Special attention is given to the knowledge gradient policy and its use with a wide range of belief models, including lookup table and parametric and for online and offline problems. Three sections develop ideas with increasing levels of sophistication: Fundamentals explores fundamental topics, including adaptive learning, ranking and selection, the knowledge gradient, and bandit problems Extensions and Applications features coverage of linear belief models, subset selection models, scalar function optimization, optimal bidding, and stopping problems Advanced Topics explores complex methods including simulation optimization, active learning in mathematical programming, and optimal continuous measurements Each chapter identifies a specific learning problem, presents the related, practical algorithms for implementation, and concludes with numerous exercises. A related website features additional applications and downloadable software, including MATLAB and the Optimal Learning Calculator, a spreadsheet-based package that provides an introduc-tion to learning and a variety of policies for learning.

好的,为您构思一份图书简介,内容不涉及您提及的《Optimal Learning》一书。 --- 《数字炼金术:重塑数据时代的商业范式》 (Digital Alchemy: Reshaping Business Paradigms in the Data Era) 第一章:混沌之初——数据的洪流与旧秩序的瓦解 在二十一世纪的第二个十年,我们正式跨入了由比特和算法驱动的时代。这不仅仅是技术的进步,更是一场深刻的商业社会结构重塑。全球经济的驱动力正以前所未有的速度从传统的资本和劳动力,转向一种更无形、更具潜力的资产——数据。本书的开篇,将带领读者深入这场变革的核心,剖析信息爆炸如何彻底颠覆了既有的商业逻辑和组织形态。 我们曾经依赖的线性增长模型、自上而下的决策流程以及基于经验的直觉判断,正在被高速流动的、非结构化的数据洪流无情地冲刷。企业正面临一个严峻的抉择:要么被动地淹没在海量噪音中,要么学会如何将这些“数字矿石”提炼成具有战略价值的“黄金”。 本章将详细探讨“数据化”的早期阶段,分析那些未能及时适应新范式、最终被市场淘汰的行业巨头案例。我们将审视传统企业在数据治理、安全合规以及人才结构方面所暴露出的结构性脆弱。重点关注“数据孤岛”现象的形成机制,以及它如何阻碍了企业内部价值链的协同效应。此外,本章还将引入“信息熵增”的概念,解释为什么在数据量指数级增长的背景下,许多决策反而变得更加困难和低效。这不是技术问题,而是认知模型滞后的结果。 第二章:炼金术的核心——从洞察到行动的转化路径 如果说数据是原材料,那么“数字炼金术”指的便是将这些原材料转化为战略资产的系统性过程。本书的第二部分聚焦于如何构建一个高效的转化引擎,实现从原始数据采集到可执行商业洞察的无缝衔接。 我们摒弃了那些停留在理论层面的“大数据”口号,转而深入研究那些成功实现转化的企业所采用的“三位一体”模型:感知层(Sensing Layer)、理解层(Comprehending Layer)和行动层(Acting Layer)。 感知层不仅关乎收集,更关乎质量和实时性。我们将讨论先进的流式处理技术(Streaming Analytics)如何捕获“瞬间的价值”,以及边缘计算(Edge Computing)如何将决策能力推至离用户最近的点。 理解层是本书的理论基石之一。我们引入了“情景智能”(Contextual Intelligence)的概念,强调脱离业务场景的统计模型是空洞的。本章将深入解析如何结合领域专家知识(Domain Expertise)与先进的机器学习算法,构建具有解释性和可信赖性的预测模型。同时,我们将探讨“因果推断”(Causal Inference)在商业分析中的重要性,区分“相关性”与“驱动力”。 行动层是检验炼金术成果的终极标准。本书将展示如何设计自动化反馈回路,确保数据驱动的决策能够迅速、无缝地融入日常运营流程,从供应链优化到客户体验的微调。我们将分析“超个性化”(Hyper-Personalization)背后的技术和伦理边界。 第三章:重塑组织——数据文化与敏捷治理的构建 技术工具的升级只是第一步,真正的挑战在于人的重塑和组织的适应性。数据驱动的商业范式要求一种根本性的文化转变——从层级分明的权威决策,转向基于证据的协作式探索。 本章深入探讨了“数据素养”(Data Literacy)在企业中的普及策略。这并非要求每个人都成为数据科学家,而是培养一种对数据保持批判性思维和持续探究的企业精神。我们将剖析成功企业如何通过跨职能的数据“翻译官”角色,弥合技术团队与业务部门之间的鸿沟。 在治理层面,随着数据应用的深化,合规性、隐私保护和模型偏见(Bias)等问题日益凸显。本书提出了“内生式治理”(Inherent Governance)的概念,倡导将数据伦理和风险管理嵌入到数据生命周期的每一个环节,而非事后的补救。我们将分析如“可解释性AI”(XAI)和“差分隐私”(Differential Privacy)等前沿技术如何成为企业构建用户信任和维持监管合规的关键支柱。 此外,组织架构的敏捷性至关重要。本书将描绘一种新型的、去中心化的“数据网格”(Data Mesh)架构,探讨它如何赋能业务单元拥有和管理自己的数据产品,从而加速创新步伐,打破传统集中式数据湖的僵化限制。 第四章:未来共振——数字经济下的伦理、生态与可持续性 数字炼金术的终极目标,不仅是提高企业的短期利润,更是构建一种更具韧性和可持续性的商业生态。在这一章,我们将放眼未来十年,探讨技术力量与人类价值的交汇点。 随着AI和自动化程度的提升,关于工作性质的根本性讨论无法回避。本书将从人力资源的视角,分析如何通过“技能重组”(Skill Reshaping)而非简单的人员削减,来实现人机协作的最优化。我们探讨“增强智能”(Augmented Intelligence)如何作为人类创造力的放大器,而非替代品。 在更宏观的层面,我们将讨论数据驱动型企业在气候变化、资源分配和全球供应链韧性方面可以扮演的角色。数据透明度和可追溯性如何成为驱动“绿色商业”(Green Business)实践的强大工具? 最后,本书将探讨“数据主权”的演变,以及跨国企业如何在日益碎片化和区域化的数字监管环境中保持全球一致性的战略。它呼吁建立一种新的“数字契约”,确保数字炼金术的成果能够更公平、更负责任地惠及社会整体。 《数字炼金术》是一本为渴望理解和驾驭数据驱动未来的商业领袖、战略家和技术远见者而作的深度指南。它不是一本关于特定软件或工具的操作手册,而是一部关于思维范式转变、组织重构和长期战略构建的宣言。唯有掌握炼金的艺术,企业方能从数字洪流中提炼出持久的竞争优势与社会价值。

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用户评价

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我一直觉得自己的记忆力不行,学过的东西转眼就忘,这让我对学习这件事产生了深深的恐惧。直到我读了《Optimal Learning》,这种恐惧感被一种新的认知和力量所取代。这本书最吸引我的地方在于,它提供了一种非常系统化的学习框架,让我能够从更宏观的角度理解学习的本质。它不仅仅是关于“记住”的技巧,更是关于“理解”、“应用”和“创新”。书中关于“知识的层级结构”的阐述,让我明白了为什么有些知识点很难掌握,以及如何将零散的知识点串联起来,形成一个有机的整体。我尝试了书中关于“类比学习”的建议,尝试将新知识与我已有的知识进行关联,这个过程不仅加深了我对新知识的理解,也让我对已知知识有了更深的认识。此外,这本书还非常重视“学习环境”和“身心状态”对学习效果的影响。它提醒我,学习不仅仅是坐在书桌前,更需要良好的睡眠、健康的饮食和积极的心态。我开始有意识地调整我的生活习惯,发现这对我学习效率的提升起到了意想不到的作用。读完这本书,我感觉自己不再是那个被动接受知识的学生,而是成为了一个积极的“知识构建者”,我对未来充满了期待。

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我之前是个很典型的“死读书”类型,总以为多花时间、多做题就是学习的王道。结果呢?成绩平平,而且学完就忘,感觉知识就像流水一样,怎么也抓不住。直到我遇到了《Optimal Learning》,这简直是我学习生涯的一个分水岭。这本书最打动我的地方在于,它不是那种空泛的理论堆砌,而是充满了非常具体、可操作的方法。例如,它提出的“概念图”和“思维导图”的绘制技巧,让我能够将零散的知识点梳理成有逻辑的体系,这一点对我理解复杂科目简直是福音。而且,书中深入剖析了“刻意练习”的精髓,让我明白了为什么很多时候我们只是在“重复练习”,而没有真正地“提升”。它教会我如何识别自己的薄弱环节,如何制定有针对性的练习计划,以及如何从错误中学习,而不是简单地忽略它们。我尝试了书中关于“反馈回路”的建议,积极寻找能给我提供建设性意见的人,并且学会了如何有效地分析和利用这些反馈。这种主动寻求反馈的学习方式,让我进步的速度比以往快了很多。读这本书,我感觉自己像是在学习“如何学习”,而不是单纯地学习某个科目。它给了我一种全局观,让我能够更宏观地理解整个学习过程,并且能够根据不同的学习目标和内容,灵活地运用书中提供的工具和策略。我之前对自己的学习能力一直没什么信心,但现在,我对自己能够掌握任何知识充满了期待。

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这本《Optimal Learning》简直是把我多年来学习路上的迷茫和挫败感一扫而空。我一直是个很努力的学生,但效果却总是差强人意,常常感觉自己付出了巨大的时间和精力,却收效甚微。读了这本书,我才恍然大悟,原来我一直在用“蛮力”学习,而忽略了“巧劲”。书中的许多概念,比如“认知负荷”的科学解释,让我理解了为什么有时候学得越多反而越糊涂;“间隔重复”的原理,让我不再死记硬背,而是懂得如何让知识真正内化;还有“元认知”的训练方法,教会我如何审视自己的学习过程,及时调整策略。我最欣赏的是,这本书并没有提供一套僵化的学习流程,而是强调“个性化”的重要性,鼓励读者去探索最适合自己的学习方式。它不是那种告诉你“必须这样做”的书,而是给你提供了一套思维框架,让你能够自己找出通往高效学习的最佳路径。我尝试了书中介绍的“主动回忆”技巧,效果惊人,原本需要反复阅读才能记住的内容,现在只需要寥寥几次回忆就能牢固掌握。而且,书中提供的案例分析也非常贴合实际,让我能够立刻将理论知识应用到自己的学习情境中。我之前总是陷入“学习瓶颈”,感觉进步停滞,但《Optimal Learning》就像一位经验丰富的导师,指引我突破了这些障碍,让我重新找回了学习的乐趣和信心。读完这本书,我感觉自己不再是被动地接受知识,而是成为了学习过程的主导者,充满了掌控感。

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我一直认为自己是个“学习障碍者”,每次考试前都要拼死拼活地背诵,但效果总是不好。直到我偶然间发现了《Optimal Learning》,它彻底改变了我对学习的看法。这本书的优点太多了,让我不知道从何说起。首先,它非常强调“科学方法”,比如关于“遗忘曲线”的讲解,让我明白了为什么我们学了就忘,以及如何对抗遗忘。书里介绍的“闪卡”和“间隔重复”技术,我试了一下,效果真的惊人,很多曾经怎么也记不住的东西,现在都能轻松掌握。其次,它教会了我如何“主动思考”,而不是被动地接收信息。书中关于“批判性思维”的训练方法,让我学会了如何分析信息,如何辨别真伪,如何形成自己的观点。我以前看书只是囫囵吞枣,现在我学会了带着问题去阅读,去思考,去质疑。另外,它还强调了“学习的动机”和“学习的习惯”的重要性,这一点非常关键。它让我明白了,学习不仅仅是智力活动,更是意志力的体现。书里提供的一些关于如何培养良好学习习惯的建议,对我帮助很大。我以前总是三分钟热度,现在我学会了如何坚持,如何自律。读了这本书,我感觉自己不再是被动的学习者,而是成为了主动的探索者,充满了力量。

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我一直觉得自己是个“学东西慢”的人,总是需要比别人花费更多的时间和精力才能掌握同样的知识。读了《Optimal Learning》之后,我才意识到,问题不在于我的智力,而在于我没有掌握高效的学习方法。《Optimal Learning》这本书,就像一位经验丰富的向导,为我指明了学习的“捷径”。它深入浅出地解释了“学习的机制”,让我理解了大脑是如何处理和记忆信息的。书中关于“认知偏见”的讨论,也让我意识到自己在学习过程中可能存在的思维定势,并学会如何避免它们。我尝试了书中关于“多模态学习”的建议,尝试用听、说、读、写、画等多种方式来学习同一个知识点,效果真的非常显著,知识的掌握程度和牢固程度都大大提升。而且,这本书还非常重视“学习的复利效应”,它教我如何将一次的学习转化为长期的知识资产,而不是学完就忘。我开始有意识地去构建自己的“知识库”,并定期回顾和梳理,这让我感觉自己的知识储备越来越丰富。读完这本书,我感觉自己不再是那个“笨鸟”,而是成为了一个“高效的学习者”。

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《Optimal Learning》这本书,对我而言,简直是一次“学习的觉醒”。我一直是个对学习充满热情但又常常感到力不从心的人。总觉得付出了很多努力,但效果却总是不尽如人意。这本书,让我看到了学习的“科学”一面。它没有提供那些不切实际的“速成秘籍”,而是从认知科学、心理学等多个角度,深入浅出地阐述了高效学习的原理。我尤其印象深刻的是关于“心流体验”的章节,它让我理解了为什么有时候学习会变得轻松而高效,以及如何有意识地创造这种状态。书中提供的“目标设定”和“任务分解”的方法,也让我能够更清晰地规划我的学习路径,避免了之前那种“眉毛胡子一把抓”的混乱状态。我尝试了书中关于“主动回忆”的练习,效果真的太显著了,那些曾经让我头疼的概念,现在变得清晰易懂。而且,这本书非常强调“反馈”的重要性,它鼓励读者去寻求外界的反馈,并学会如何有效地利用这些反馈来调整自己的学习策略。我之前总是一个人埋头苦干,现在我学会了与人交流,从他人的经验中汲取养分。这本书,让我不再盲目地学习,而是学会了“如何聪明地学习”。它赋予了我一种自信,让我相信自己能够掌握任何我想要掌握的知识。

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《Optimal Learning》这本书,简直是为我量身定做的“学习指南”。我一直是个“理论派”,学了很多学习方法,但总是在实践中碰壁。这本书的独特之处在于,它将理论与实践完美地结合起来,提供了大量可操作的技巧和案例。它不仅仅告诉你“是什么”,更告诉你“怎么做”。我尤其喜欢书中关于“反思性学习”的章节,它让我明白,学习是一个不断自我调整和优化的过程。它鼓励我记录自己的学习心得,分析自己的学习盲点,并根据反思的结果来调整我的学习策略。我尝试了书中关于“问题导向学习”的练习,让我能够在解决实际问题的过程中,主动去学习和掌握所需的知识。这种学习方式,让我觉得学习不再是枯燥的任务,而是一个充满挑战和乐趣的探险过程。而且,这本书非常强调“终身学习”的理念,它让我明白,学习不是一蹴而就的,而是一个持续不断的过程。它激励我保持好奇心,不断探索新的知识领域。读完这本书,我感觉自己拥有了“学习的内驱力”,这比任何外部的激励都要强大。

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作为一名长期与书本打交道的读者,《Optimal Learning》这本书,无疑是我近年来阅读过的最能改变我学习方式的一本书。它不是那种枯燥乏味的学术论文,而是以一种非常亲切、易懂的方式,向读者展示了如何才能真正地“学会”而不是仅仅“记住”。书中对于“学习高原期”的解释,让我找到了多年来学习中遇到的瓶颈的根源,并且提供了突破这些瓶颈的切实可行的方法。我尝试了书中介绍的“间隔式练习”和“主动输出”的结合,原本需要反复背诵的数学公式,现在只需要几次主动回忆就能牢固掌握。更重要的是,这本书让我明白了“学习是一种技能”,是可以被训练和提升的。它提供的“元认知策略”,教会了我如何审视自己的学习过程,如何识别自己的学习习惯中的低效之处,并进行有针对性的改进。我之前总是抱怨自己记不住东西,但读了这本书之后,我才意识到,很多时候是我的学习方法出了问题。它让我摆脱了“死记硬背”的困境,让我学会了如何建立知识之间的联系,如何让知识真正地为我所用。这本书,让我对学习这件事充满了信心,我期待着在未来的学习道路上,能够运用书中所学,不断突破自我。

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《Optimal Learning》这本书,对于我这种曾经对学习感到“力不从心”的人来说,简直是一剂强心针。我常常觉得自己是个“学渣”,努力了半天,结果却不尽如人意。这本书完全颠覆了我对学习的认知。它不仅仅是教你如何记住知识,更重要的是,它教你如何“理解”知识,如何将知识“内化”并“应用”。书中关于“主动学习”的理念,让我意识到过去那种被动听讲、死记硬背的方式有多么低效。它鼓励我去提问,去探索,去建立知识之间的联系。我尤其喜欢书中关于“构建个人知识体系”的章节,它让我明白,学习不是孤立的,而是要将新知识融入已有的认知结构中。我开始尝试用“费曼学习法”,尝试将复杂的概念用最简单的语言解释给别人听,这个过程不仅让我对知识有了更深的理解,也发现了自己知识上的盲点。书中还提到了“情境学习”的重要性,让我意识到在真实的环境中学习,效果往往比在教室里要好得多。我尝试将书中介绍的“实践项目”和“案例分析”融入我的日常学习中,感觉学习不再是枯燥的任务,而是一个充满乐趣的探索过程。读完这本书,我感觉自己获得了“学习的能力”,这比掌握任何一门具体的学科都要重要得多。我不再害怕面对新的挑战,因为我知道,我有能力去学习,去掌握,去精通。

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《Optimal Learning》这本书,对我来说,是一场关于“学习升级”的革命。我一直是个“被动型”学习者,习惯于接受老师灌输的知识,缺乏主动探索和思考的能力。这本书彻底改变了我的学习模式。它提供了一套“主动学习”的系统方法,让我能够从信息的接收者转变为信息的创造者。我尤其欣赏书中关于“协作学习”的理念,它让我明白了,与他人合作,共同解决问题,能够激发更大的学习潜能。我尝试了书中关于“项目式学习”的建议,和小伙伴们一起完成了一个课程项目,在这个过程中,我不仅学到了很多书本上没有的知识,还锻炼了团队合作和沟通能力。此外,这本书还非常强调“学习的乐趣”,它让我明白,学习应该是快乐的,而不是痛苦的。它鼓励我找到学习的“内在动机”,并尝试将学习与我感兴趣的事物相结合。读完这本书,我感觉自己不再是被动的知识消费者,而是成为了一个积极的“学习探索者”,我渴望去了解更多,去学习更多。

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