學習曲線(The learning curve) - 人人焦點

學習曲線的定義爲"在一定時間內獲得的技能或知識的速率"，又稱練習曲線（practice curves）。

學習曲線學習曲線表示了經驗與效率之間的關係，指的是越是 ... 人人焦點 影視 健康 歷史 數碼 遊戲 美食 時尚 旅遊 運動 星座 情感 動漫 科學 寵物 家居 文化 教育 故事 學習曲線(Thelearningcurve) 2021-12-19GSD標準工時  什麼是學習曲線   學習曲線的定義爲"在一定時間內獲得的技能或知識的速率"，又稱練習曲線（practicecurves）。

     學習曲線學習曲線表示了經驗與效率之間的關係，指的是越是經常地執行一項任務，每次所需的時間就越少。

將學習效果數量化繪製於坐標紙上，橫軸代表練習次數（或產量），縱軸代表學習的效果（單位產品所耗時間），這樣繪製出的一條曲線，就是學習曲線。

     學習曲線也稱爲經驗曲線，是隨著產品累計產量的增加，單位產品的成本會以一定的比例下降。

學習曲線(Learningcurve)是表示單位產品生產時間與所生產的產品總數量之間的關係的一條曲線。

狹義學習曲線    指操作人員的個人學習曲線，隨著時間的推移，知識和經驗得到有效的累積，它反映了個人操作技術熟練程度的提高。

  廣義學習曲線   指一個生產單位中直接勞動者（操作工）和間接勞動者（設計、製造及管理者）加工製造某種產品時的學習曲線，它除了反映操作者個人操作技術熟練程度以外，還包含了生產方式、設備的改進、管理的改善與技術創新共同努力的結果。

學習曲線的來源　　學習曲線這個概念出自英語諺語：「實踐出真知」。

當個體或組織在一項任務中習得更多的經驗，他們會變得效率更高。

　　學習曲線最初在1925年在美國懷特-彼得森空軍基地量化,使得航空效率加倍而所需勞動時間下降了10-15%。

隨後在其它行業的經驗研究得出了不同值：從百分之幾到百分之三十。

但在大多數情況下這是一個常量值：它不隨行爲規模的變化而變化。

    人們爲了知道學習進程中的現象和進步的快慢的詳情，作爲以後努力的指針，應用統計圖的方法作一條線，把它表示出來。

它源於「二戰」時期的飛機工業，當產量上升時，生產每架飛機的勞動時間會極大地下降。

隨後的研究表明，在許多行業都存在這種現象。

學習曲線體現了熟能生巧    學習曲線是分析採購成本、實施採購降價的一個重要工具和手段。

學習帶來成本的降低，其原因可以歸結爲以下因素：(1)隨著生產經驗的豐富，提高了操作人員的操作速度；(2)降低報廢率和更正率；(3)改進了操作程序；(4)因生產經驗帶來模具設計的改進；學習曲線(圖2)(5)價值工程和價值分析的應用。

學習曲線影響因素編輯 語音學習曲線(圖3)1）操作者的動作熟練程度。

這是影響學習曲線的最基本因素2）管理技術的改善，正確的培訓、指導，充分的生產準備與周到的服務，工資獎勵及懲罰等管理政策的運用3）產品設計的改善4）生產設備與工具的質量5）各種材料的連續供應和質量6）信息反饋的及時性7）專業化分工程度學習率的估計    如果已經開始生產了一段時間，通過以前的生產記錄能夠很容易的得到學習率。

一般來說，生產時間越長，評估就越準確，因爲生產的初期可能發生很多情況，所以大部分的生產公司直到生產了一些產品後才收集用於學習曲線分析的數據。

    在估計學習率時還應採用統計分析。

採用指數學習曲線可以看出該曲線對以前數據的符合程度。

這些數據也可以在對數坐標紙上繪製，以觀察其是否具有直線性。

    如果生產還未開始，對學習率的估計就是一個具有啓發性的猜測問題。

在這種情況下，分析員有以下三種選擇：1、假設估計的學習率同以前性質的企業中的學習率一樣；2、假設估計的學習率與同樣的或類似的產品的學習率是一樣的；3、分析學習前的運轉方式與前面的運轉方式的相同點和不同點，並由此得出適合此種情況的經過修正的學習率。

學習曲線應用1）在生產製造方面，它可以應用於估計產品設計時間和生產時間，同時可以應用於估計成本；2）學習曲線也是公司戰略設計的組成部分，比如價格、投資成本和營運成本的決策；3）應用於個體學習和組織學習的能力。

4）學習曲線如使用不當也是有一定風險的。

這是指管理人員往往容易忘記環境動態變化的特性，在這種情況下，環境變化中的不測因素有可能影響學習規律，從而給企業帶來損失。

一個著名事例是道格拉斯飛機製造公司被麥克唐納兼併的事例。

道格拉斯飛機曾經根據學習曲線估計它的某種新型噴氣式飛機成本能夠降低，於是對顧客許諾了價格和交貨日期，但是飛機在製造過程中不斷地修改工藝，致使學習曲線遭破壞，也未能實現成本降低，因此遇到了嚴重的財務危機，不得不被兼併。

學習曲線法則    是指在一個合理的時間段內，連續進行有固定模式的重複工作，工作效率會按照一定的比率遞增，從而使單位任務量耗時呈現一條向下的曲線。

學習曲線效應是在以下兩種因素的共同作用下產生的：一是熟能生巧，連續進行有固定套路的工作，操作會越來越熟練，完成單位任務量的工作時間會越來越短；二是規模效應，生產10件產品與100件產品所需要的生產準備時間、各生產環節間的轉換時間是一樣的，因此一次生產的產品越多，分攤到每件產品上的準備時間和轉換時間越少，單位生產效率越高。

    學習曲線法則告訴我們，應儘量集中處理性質相同的事務性工作，如一次性處理具有相同性質的所有文件，一次性打完所有的溝通電話，一次購齊所需的生活用品，一次性做完所有家務等。

這樣既有利於提高工作的熟練程度，又能通過批量作業減少準備工作和中間環節占用的時間，從而達到節約時間、提高效率的目的。

相關焦點 理解學習·學習曲線 在很久之前，就有一批研究者琢磨過這件事情，並發明了一個詞——學習曲線。

 學習曲線（learningcurve）是爲"在一定時間內獲得的技能或知識的速率"，又稱練習曲線（practicecurves）。

sklearn調包俠之學習曲線和Pipeline 一是繪製學習曲線，看模型的好壞程度（過擬合還是欠擬合）；而是減少代碼量，利用pipeline構造算法流水線。

學習曲線訓練模型通常有三種情況：欠擬合、擬合較好和過擬合。

欠擬合一般比較好判別，模型準確度不高都可以說是模型欠擬合。

機器學習老中醫:利用學習曲線診斷模型的偏差和方差 scikit-learn中的learning_curve()函數我們將使用scikit-learn中的learning_curve()函數來生成一個回歸模型的學習曲線。

不需要我們自己設置驗證集，learning_curve()函數會自己完成這個任務。

MachineLearning-模型評估與調參(完整版) 三、曲線調參我們講到的曲線，具體指的是學習曲線(learningcurve)和驗證曲線(validationcurve)。

3.2繪製學習曲線得到樣本數與準確率的關係直接上代碼：1import matplotlib.pyplot as plt2from sklearn.model_selection import learning_curve3pipe_lr = Pipeline([('scl', StandardScaler 爲什麼需求曲線又叫邊際效益曲線? 爲什麼需求曲線又叫邊際效益曲線？經濟學學習中，我們經常遇到模型分析。

模型分析大多是圖形分析(diagramanalysis)；而在圖形分析中，我們使用最多就是需求和供給曲線（demandandsupplycurve）的xy軸分析。

SAT分數curve科普貼 去年的SAT分數確實是curve比較嚴一點，造成一些學生分數比預計中偏低。

什麼是curveSAT出題機構並不能保證每一次考試難度相同，每一次考試的難度不同，參加考試的學生的分數分布也不相同，爲了保證每次考試的成績有一個可比性，CollegeBoard就會運用curve來進行調整，根據這次考試的所有考生的SAT考試成績分布來和以往的成績比較，調整這次考試的分布，使之呈現一個正態分布 邊干邊學AudioExpert–曲線平滑CurveSmooth 測試序列步驟講述本範例序列資料下載連結：http://www.megasig.com/resources/aes-examples/aes_curve_smooth.rar先將解壓文件包里的AES主序列講解1）清除界面數據序列運行時，自動清除之前的UI顯示界面數據2)讀取曲線（單通道） MATLAB的lsqcurvefit函數擬合非線性式子中的未知參數 lsqcurvefit函數擬合格式格式 x=lsqcurvefit(fun,a0,xdata,ydata)x=lsqcurvefit(fun,a0,xdata,ydata,lb,ub)x=lsqcurvefit(fun,a0,xdata,ydata,lb,ub,options）[x,resnorm]= SAT考試curve是什麼對分數有什麼影響 來源：新東方網整理每次SAT考試查分都會經常看到對於這次考試curve的分析，更有人用「慘絕人寰」形容。

那麼，SAT考試的curve到底是什麼意思呢?新東方網SAT頻道就來和大家介紹一下SAT考試curve。

台灣大學林軒田機器學習基石課程學習筆記13--HazardofOverfitting 首先，在二維平面上，一個模型的分布由目標函數f(x)（x的10階多項式）加上一些noise構成，下圖中，離散的圓圈是數據集，目標函數是藍色的曲線。

數據沒有完全落在曲線上，是因爲加入了noise。

現在，有兩個學習模型，一個是2階多項式，另一個是10階多項式，分別對上面兩個問題進行建模。

模型評估|Precision-RecallCurve Curve)以及曲線對應的查准率、查全率數值序列。

查准率-查全率曲線以前使用不多，所以臨時coding，算交了差。

比較不同Precision-RecallCurve的效果，可以從圖中直接觀察，外面的曲線比裡面的曲線效果要好；但大多情況下，兩個曲線會相交，所以更一般的比較指標是曲線下方的面積，面積越大越好。

如何理解深度學習分布式訓練中的largebatchsize與learningrate... 雷鋒網AI科技評論按，本文源自譚旭在知乎問題【如何理解深度學習分布式訓練中的largebatchsize與learningrate的關係？】下的回答，雷鋒網AI科技評論獲其授權轉載。

問題詳情：在深度學習進行分布式訓練時，常常採用同步數據並行的方式，也就是採用大的batchsize進行訓練，但largebatch一般較於小的baseline的batchsize性能更差，請問如何理解調試learningrate能使largebatch達到smallbatch同樣的收斂精度和速度？ 深度學習分布式訓練中的largebatchsize與learningrate的關係 但也有幾個缺點，一個是當訓練集較大時，GD的梯度計算較爲耗時，二是現代深度學習網絡的lossfunction往往是非凸的，基於凸優化理論的優化算法只能收斂到localminima，因此使用GD訓練深度神經網絡，最終收收斂點很容易落在初始點附近的一個localminima，不太容易達到較好的收斂性能。

吳恩達Deeplearning.ai課程學習全體驗:深度學習必備課程 （選自Medium機器之心編譯）   在全職工作與家庭瑣事之間，很多人都希望利用自己的剩餘時間學習認知科學和人工智慧的知識，如果突然出現了一套優秀的課程，那麼一切就會變得簡單起來。

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吳恩達Deeplearning.ai課程學習全體驗:深度學習必備課程(已獲證書) 在全職工作與家庭瑣事之間，很多人都希望利用自己的剩餘時間學習認知科學和人工智慧的知識，如果突然出現了一套優秀的課程，那麼一切就會變得簡單起來。

吳恩達最近推出的deeplearning.ai課程就是這樣的存在。

該課程一在coursera上發布，我立即註冊並花了四個晚上觀看其中的講座、參加考試、完成編程作業並通過了課程。

性能度量(三)PR曲線、ROC曲線和Cost代價曲線 前面兩章調用了API繪製了PR曲線和ROC曲線，本章將自己編程來繪製他們。

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1958年，菲利普斯在《經濟學刊》上發表了那篇著名的《1861-1957年英國失業率和貨幣工資變化率之間的關係》。

利用這近100年的統計數據，他發現名義工資的變動率是失業率的遞減函數。

R語言中繪製常用函數曲線的方法詳解 本文將使用另外一種方法來繪製常見函數的曲線的方法，如冪函數曲線、指數函數曲線、三角函數曲線等。

所用函數簡介本文要使用到的R函數是curve函數。

繪製二次函數曲線#y=x^2curve(x^2,-5,5,bty="l",xlab="x",ylab="y",asp=1,ylim=c(-5,25))abline(h=0,v=0,lty=2,col="darkgray 球面曲線練習_python&grasshopper =rs.AddCurve(pts)color=[0,0,255]rs.ObjectColor(curve,color)生成後是這樣的：2. 正弦曲線importrhinoscriptsyntaxasrsimportmathpts=[]#repetitiona=10#radiusb=4#heightc=2fordinrs.frange(0,math.pi,0.05):