软件工程统计方法

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物联网

任课老师：余松森，葛红

课程特点及困难

本课程的主要内容涉及统计机器学习方法，

以及如何采用Python进行应用实现。

同学们在学习中主要遇到以下问题：

1、在课程内容方面，课本上的关于python的理论内容抽象难懂，大家都感觉有点力不从心。

2、课程和作业题的概念较多，理解有一定难度。

但是

软院学子绝不轻易认输

为此，他们总结出了许多的学习攻略

下面就让小编带大家走入学霸的世界吧

学生们的有效方法

1 端正态度，认真对待

网课不同于课堂，在上课时老师并不可以时时看到时同学们的上课状态，这需要同学们足够自觉，因此态度的端正尤其重要。

2 善于利用网络工具

如果有什么不懂的东西，主动询问老师或是和老师讨论课程内容。另外如果在上课的时候听不懂老师的思路，还可以在课后看回放。

3 课堂上积极与老师互动

课堂上老师的提问可以促进师生交流，活跃课堂。积极回答课上问题，能够较快的理解这门较偏向于学习硬件的学科。

4 课上认真听讲

注意听老师介绍当下与物联网相关的企业和产品，可以让这门课的内容变得更形象具体。

老师们表示不忍心同学们学的这么痛苦

所以

为了让同学们更好适应线上网课

任课老师也给大家列出了几点学习建议

01

明确学习目标：熟练掌握常用的机器学习方法的理论、方法和python实现。

02

清晰学习内容：机器学习应用和研究的关键问题——数据预处理、特征选择和提取、模型选择(任务和超参数)、学习算法、学习性能评价；教材的每一章介绍一种机器学习方法及其实现，会涉及第1点所提的部分内容。比如第2章讲到了数据的归一化处理、讲到了KNN算法和实现、讲到了学习性能评价——误差率等。

03

具体学习方法建议：对于每一章的学习，回答以下问题：“什么模型？什么功能(能完成什么任务)？学习算法是怎样的？如何推导？模型和算法的python程序如何让实现？模型的特性是什么(优缺点是什么)？针对问题有怎样的改进形式？”

04

关注现实：多关注了解物联网领域的企业、产品及解决方案.

05

动手实践：实践出真理。只有多实践，才可以理解课本内容。

最后，无论前方有什么困难，也挡不住软件学子学习的脚步。纵使网课有着各种不便利，也阻挡不也软件学子学习的热情。同学们在学习方面的热情，充分展现了你们作为软院学子的态度与担当。

撰稿：17届2班

排版：谭志峰

整理：学调部

审核：李萍、林海翠