2 善于利用 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 相关的企业和产品，可以让这门课的内容变得更形象具体。
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：“什么模型么功能(能完成什么任务)习算法是怎样的何推导型和算法的python程序如何让实现型的特性是什么(优缺点是什么)对问题有怎样的改进形式
04
关注现实：多关注了解物联 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。
撰稿：17届2班
排版：谭志峰
整理：学调部
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