從 machine Learning 談「經驗」、「公式」與「學習」

來資工系聽到最吸引我的理論就是「Machine Learning」。不過，我也沒有正式的修過這門課，只是在人工智慧這門課裡面聽到一些介紹。在初步了解「Machine Learning」後，我覺得這應該改名為「Human Learning」。而我們平常的數學課「公理、定義、公式」的教學才該叫做 「Maching Learing」。

要的不是真理，而是了解真理的過程，讓我更熟悉、更坦然

一開始在 Ptt Tutor 版針對為何 (x^2-1)/(X-1) 不是多項式問題給了一個引導式的假想教學。後續便與 condensed 開始一連串的辯證討論。和 condensed 的辯証的過程很不錯，很多時候，在辯證論述的過程其實也不是因為心中堅持某些想法，而是透過辯證的過程，讓我們得以對心中那份不確定性更加清析。

透過此篇，我摘要一下，原討論串裡面幾個想法：

等價敘述所扮演的目的其實不是在於回答為什麼？而是透過這些等價敘述，讓我們的經驗知覺建立更多的連結。

YouTube 觀賞數破萬

上週剛考完離散數學與線性代數期中考，youtube 教學影片的瀏覽次數三天瞬間爆增 2500 次，使得總觀看次數也破萬。

「善意」與「規定」

這篇文章，主要針對 Ptt 家教版討論串所作的回應：

這篇回文主要在想分享「規定」、「善意」兩個想法，不一定和這串討論相關度這麼高，此是藉此抒發，在此先講三個小故事：

如何家教時薪破千

這篇主要回應 Ptt 上的一篇文章：http://www.ptt.cc/bbs/tutor/M.1382121364.A.81D.html

: 這篇文章的主要內容是：用一對一家教，賺取一小時一千元的條件為何？

線性代數：以簡御繁的思維（課程清單）

這篇文章主要記錄 102 年在東吳開設的線性代數一學年的課程的課程清單，課本以 Steven J. Leon Linear Algebra with Application 為主。前四周主要帶些高中數學的基本概念，讓學生回顧高中數學的向量與建立線性「以簡御繁」的感覺。第五周開始談課本的內容。

[書摘] 原來這才是心理學

教學教久了，發覺很多時候，其實不單是知識面上的問題。如何幫助學生建立好的習慣、有良好的唸書動力才是更重要的。
最近也開始想從心理學那邊獲取些改進教學引導學生的方式。不過，坊間的心理學課本也是記載些門派理論，這本「原來這才是心理學」，則以案例的方式來切入。

我大學時修過林以正的通識課，普通心理學丙。林以正老師，當時就講他上課不照課本講，他只講案例故事，課本是讓我們查資料用的，那些資料相信大學生自己也能看得懂。但期中考試就是開書考考資料那些知識，你不用死記一些東西人名，但你要知道哪個關鍵字和哪個主題有關，才能在短暫的兩小時，從數百頁的教科書查到你要的資料。

其實數學教學也是，不該照著分門別科定義、定理的講述方式，而是該從問題出發，再回歸到定義、定理。這樣去看數學才不會覺得一切很突兀，也才能欣賞數學的美。