《多外语学习的语言习得原理、认知规律及学习方法研究》从认知和心理语言学的角度探讨了多外语学习的特点，对比分析了二语习得与三语习得过程的异同，尤其是对中介语进行了深入的分析。《多外语学习的语言习得原理、认知规律及学习方法研究》引用了大量的已有的实验研究成果和观点，同时又以中国学习者为对象采集了第一手数据，进行了实证研究，可以说是间接性研究和原始性研究相结合、定性研究与定量研究相结合，体现了该学科多元化研究方法的特点。

序言 译者序 深度学习是目前人工智能、机器学习领域异常火热的研究方向，受到了学术界和工业界的高度关注，被《麻省理工学院技术评论》（MIT Technology Review）评为2013年十大突破性技术之首。深度学习已经在语音识别、图像识别、自然语言处理等诸多领域取得了突破性进展，对学术界和工业界产生了深远的影响。本书原著的作者——微软研究院的邓力博士和俞栋博士是最早将深度学习技术付诸于语音识别工业级实践的专家，他们和深度学习专家多伦多大学Geoffrey Hinton教授合作，最早将深度神经网络应用于大词汇量连续语音识别领域中，使相对识别错误率降低了20%以上。 作为多年的导师和好朋友，两位专家将这本书的中文翻译任务交付给我，我倍感荣幸。此次中译本是在忠于原著的基础上进行翻译的，既涉及深度学习的背景和基本概念，又涉及常用的模型与方法，同时包含深度学...(展开全部)

外语教师学习已逐渐发展成为外语教师教育研究中的一个重要研究领域。本书旨在梳理国内外外语教师学习研究的脉络，回顾前沿研究成果，展望未来发展趋势。全书共八章。前三章分别梳理教师学习研究的整体脉络、理论基础和方法论，旨在奠定外语教师学习研究的本体论、认识论和方法论基础。第四至七章深入探讨了当前的相关实证研究，分别聚焦外语教师学习结果、过程、途径和环境等主题。第八章从理论、研究方法和研究主题等维度对外语教师学习研究进行了展望。

机器学习是以概率论、统计学、信息论、**化理论、计算理论等为基础的计算机应用理论学科，也是人工智能、数据挖掘等领域的基础学科。《机器学习方法》全面系统地介绍了机器学习的主要方法，共分三篇。第一篇介绍监督学习的主要方法，包括感知机、k近邻法、朴素贝叶斯法、决策树、逻辑斯谛回归与**熵模型、支持向量机、Boosting、EM算法、隐马尔可夫模型、条件随机场等；第二篇介绍无监督学习的主要方法，包括聚类、奇异值分解、主成分分析、潜在语义分析、概率潜在语义分析、马尔可夫链蒙特卡罗法、潜在狄利克雷分配、PageRank算法等。第三篇介绍深度学习的主要方法，包括前馈神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、序列到序列模型、预训练语言模型、生成对抗网络等。书中每章介绍一两种机器学习方法，详细叙述各个方法的模型、策略和算法。从具体例子入手，由浅入深，帮助读者直观地理解基本思路，同时从理论角度出发，给出严格的数学推导，严谨详实，让读者更好地掌握基本原理和概念。目的是使读者能学会和使用这些机器学习的基本技术。为满足读者进一步学习的需要，书中还对各个方法的要点进行了总结，给出了一些习题，并列出了主要参考文献。

机器学习是以概率论、统计学、信息论、**化理论、计算理论等为基础的计算机应用理论学科，也是人工智能、数据挖掘等领域的基础学科。《机器学习方法》全面系统地介绍了机器学习的主要方法，共分三篇。第一篇介绍监督学习的主要方法，包括感知机、k近邻法、朴素贝叶斯法、决策树、逻辑斯谛回归与**熵模型、支持向量机、Boosting、EM算法、隐马尔可夫模型、条件随机场等；第二篇介绍无监督学习的主要方法，包括聚类、奇异值分解、主成分分析、潜在语义分析、概率潜在语义分析、马尔可夫链蒙特卡罗法、潜在狄利克雷分配、PageRank算法等。第三篇介绍深度学习的主要方法，包括前馈神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、序列到序列模型、预训练语言模型、生成对抗网络等。书中每章介绍一两种机器学习方法，详细叙述各个方法的模型、策略和算法。从具体例子入手，由浅入深，帮助读者直观地理解基本思路，同时从理论角度出发，给出严格的数学推导，严谨详实，让读者更好地掌握基本原理和概念。目的是使读者能学会和使用这些机器学习的基本技术。为满足读者进一步学习的需要，书中还对各个方法的要点进行了总结，给出了一些习题，并列出了主要参考文献。

辛雷，清华大学硕士毕业，

大数据时代的机器学习和数据挖掘技术的作用日渐重要，受到了广泛的关注。本书立足于工程应用，将免疫智能计算方法引入机器学习领域，致力于研究基于生物免疫原理的机器学习软计算方法，以免疫计算智能的基本原理为线索，对其研究状况加以系统性的论述，从理论、算法构建及工程应用等方面对免疫机器学习进行介绍和分析。针对关联规则挖掘、数据分类、数据聚类、属性约简等机器学习及生物信息大数据挖掘等具体问题，提出一系列新方法，并结合深度学习和张量计算探讨了机器学习软计算方法的最新发展动态和方向。

本书是诺贝尔奖获得者圣地亚哥·拉蒙-卡哈尔的传世之作，该书在100多年前出版时曾轰动西班牙，并被译成多种语言在全世界畅销至今，在很多国家被列为大学生、青年学者的必读书籍。卡哈尔将他自己进行科学研究的心得以及在大学执教所作的思考进行总结成此书，希望帮助刚刚迈入科学研究大门的年轻人建立正确的研究态度和方法。

针对人才需求和课程标准的变革，基于多年的内容积淀和数据支撑，猿辅导的教学、教研团队持续学习和深挖国内外前沿的教育思想，扔掉老一套的“背题型、记套路”，提出全新的培养理念：引导孩子构建对知识本质的理解，培养“会学习”的底层能力，并推崇引领行业的“大概念教学法”。掌握“大概念”，能够打破知识间的壁垒，整合相关知识、多种题型，建立属于孩子自己的知识结构体系，做到“一通百通”。 本书以孩子在学习过程中经常会出现的问题入手，从学科知识、学习习惯等各个方面阐述大概念的重要性，并且给出能帮助孩子更好领悟大概念理念的方法和策略，最终指向孩子的终身成长。书中不仅有理念的分析，还有大量的实例分享：计算粗心、作文不会写、单词背不下来、辅导作业困难等诸多问题，都能够在本书中找到让人信服的应对之策。

猿辅导十余年教学、教研精华提炼 在过去的十余年里，猿辅导凭借丰富的教学经验培育了大量的优秀人才。这包括无数考取清北等名校的优秀学生，以及在各个领域崭露头角的顶尖人才。这些成果的取得，不仅源于猿辅导的名师们精心传授的学科知识，还在于猿辅导在教学过程中深入推广的核心教育理念——“大概念”的学习方法。这种方法倡导学生不仅要掌握知识，更要获取学习能力。我们将这些宝贵的教学经验和方法总结在《学会学习》这本书中，以飨读者。 培养孩子受益终生的学习能力 大学毕业并不是孩子学习的终点，想要成为“高成就”人才，更需要孩子成为一个终身学习的人。猿辅导的教学、教研团队持续学习国内外前沿的专业内容，结合众多学员的教学实践，在《学会学习》中给出了标准答案——引导孩子理解知识的本质，培养“会学习”的底层能力，打破知识间的壁垒，构建自己的知识结构体系，从而做到一通百通。我们希望，通过这样的学习方法，不仅能培养出“成绩好”的孩子，更能培养出“会学习”的孩子。 帮家长解决孩子学习问题的实操指南 本书以孩子在学习过程中经常会出现的问题入手，从学科知识、学习习惯等各个方面给出能帮助孩子的方法和策略。书中不仅有理念的分析，还有大量的实例分享:计算粗心、作文不会写、单词背不下来、辅导作业困难等诸多问题，都能够在本书中找到具体的方法。