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。

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。 作者谈到新手接触研究面临的普遍认知误区，研究者应该具备的素养和精神，研究过程中需要掌握的方法和操作技巧，甚至还谈到了研究者的婚姻观、爱国情操以及影响科学研究工作的社会因素等。无论你是科研新手，正在着手一项研究项目，还是正在读书的大学生，苦于不会写学术论文，本书都将给你带来无穷的启发和帮助。此外，本书独家收录作者自传《我的人生回忆录》的节选以及多幅神经元高清手绘图。

有很多要学的内容，但工作忙得没时间学，怎么办？

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简介：一本学生不可不读的书。

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。

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。

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。