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逻辑回归就是这样的一个过程：面对一个回归或者分类问题，建立代价函数，然后通过优化方法迭代求解出最优的模型参数，测试验证我们这个求解的模型的好坏。
Logistic回归虽然名字里带“回归”，但是它实际上是一种分类方法，主要用于两分类问题（即输出只有两种，分别代表两个类别）回归模型中，y是一个定性变量，比如y=0或1，logistic方法主要应用于研究某些事件发生的概率。
区别：
Logistic回归与多重线性回归实际上有很多相同之处，最大的区别就在于它们的因变量不同，其他的基本都差不多。
正是因为如此，这两种回归可以归于同一个家族，即广义线性模型。
这一家族中的模型形式基本上都差不多，不同的就是因变量不同。这一家族中的模型形式基本上都差不多，不同的就是因变量不同。
问题一：逻辑回归和SVM的区别是什么？各适用于解决什么问题 两种方法都是常见的分类算法,从目标函数来看,区别在于逻辑回归采用的是logistical loss,svm采用的是hinge loss.这两个损失函数的目的都是增加对分类影响较大的数据点的权重,减少与分类关系较小的数据点的权重.SVM的处理方法是只考虑support vectors,也就是和分类最相关的少数点,去学习分类器.而逻辑回归通过非线性映射,大大减小了离分类平面较远的点的权重,相对提升了与分类最相关的数据点的权重.两者的根本目的都是一样的.此外,根据需要,两个方法都可以增加不同的正则化项,如l1,l2等等.所以在很多实验中,两种算法的结果是很接近的. 但是逻辑回归相对来说模型更简单,好理解,实现起来,特别是大规模线性分类时比较方便.而SVM的理解和优化相对来说复杂一些.但是SVM的理论基础更加牢固,有一套结构化风险最小化的理论基础,虽然一般使用的人不太会去关注.还有很重要的一点,SVM转化为对偶问题后,分类只需要计算与少数几个支持向量的距离,这个在进行复杂核函数计算时优势很明显,能够大大简化模型和计算 svm 更多的属于非参数模型,而logistic regression 是参数模型,本质不同.其区别就可以参考参数模型和非参模型的区别就好了. logic 能做的 svm能做,但可能在准确率上有问题,svm能做的logic有的做不了 问题二：逻辑回归适用于什么样的分类问题 两种方法都是常见的分类算法,从目标函数来看,区别在于逻辑回归采用的是logistical loss,svm采用的是hinge loss.这两个损失函数的目的都是增加对分类影响较大的数据点的权重,减少与分类关系较小的数据点的权重.SVM的处理方法是只考虑 问题三：哪些问题可以使用logistic回归分析 Logistic回归主要分为三类，一种是因变量为二分类得logistic回归，这种回归叫做二项logistic回归，一种是因变量为无序多分类得logistic回归，比如倾向于选择哪种产品，这种回归叫做多项logistic回归。还有一种是因变量为有序多分类的logistic回归，比如病重的程度是高，中，低呀等等，这种回归也叫累积logistic回归，或者序次logistic回归。 问题四：逻辑回归 和 朴素贝叶斯 两者间的区别 区别如下： logistic回归又称logistic回归分析，是一种广义的线性回归分析模型，常用于数据挖掘，疾病自动诊断，经济预测等领域。例如，探讨引发疾病的危险因素，并根据危险因素预测疾病发生的概率等。以胃癌病情分析为例，选择两组人群，一组是胃癌组，一组是非胃癌组，两组人群必定具有不同的体征与生活方式等。因此因变量就为是否胃癌，值为“是”或“否”，自变量就可以包括很多了，如年龄、性别、饮食习惯、幽门螺杆菌感染等。自变量既可以是连续的，也可以是分类的。然后通过logistic回归分析，可以得到自变量的权重，从而可以大致了解到底哪些因素是胃癌的危险因素。同时根据该权值可以根据危险因素预测一个人患癌症的可能性。 朴素贝叶斯分类器(Naive Bayes Classifier,或 NBC)发源于古典数学理论，有着坚实的数学基础，以及稳定的分类效率。同时，NBC模型所需估计的参数很少，对缺失数据不太敏感，算法也比较简单。理论上，NBC模型与其他分类方法相比具有最小的误差率。但是实际上并非总是如此，这是因为NBC模型假设属性之间相互独立，这个假设在实际应用中往往是不成立的，这给NBC模型的正确分类带来了一定影响。 解决这个问题的方法一般是建立一个属性模型，对于不相互独立的属性，把他们单独处理。例如中文文本分类识别的时候，我们可以建立一个字典来处理一些词组。如果发现特定的问题中存在特殊的模式属性，那么就单独处理。 问题五：机器学习中的逻辑回归到底是回归还是分类 逻辑回归：y=sigmoid(w'x) 线性回归：y=w'x 也就是逻辑回归比线性回归多了一个sigmoid函数，sigmoid(x)=1/(1+exp(-x))，其实就是对x进行归一化操作，使得sigmoid(x)位于0~1逻辑回归通常用于二分类模型，目标函数是二类交叉熵，y的值表示属于第1类的概率，用户可以自己设置一个分类阈值。 线性回归用来拟合数据，目标函数是平法和误差 问题六：逻辑回归，如何处理多元共线性问题 将所有回归中要用到的变量依次作为因变量、其他变量作为自变量进行回归分析，可以得到各个变量的膨胀系数VIF以及容忍度tolerance，如果容忍度越接近0，则共线性问题越严重，而VIF是越大共线性越严重，通常VIF小于5可以认为共线性不严重，宽泛一点的标准小于10即可。 问题七：机器学习之逻辑回归算法的一些疑问 第一， 参数为theta, 观察到x向量，判断为y标签的概率。 第二， h(x)为sigmoid function, 用来将 (-inf,inf)映射至(0,1]作为概率分布 第三 , 虽然不知道你在说什么，但是y是标签，所以在这里只有二值，1或-1 问题八：多重线性回归，logistic回归，cox回归各自解决什么问题 影响因素研究的 问题九：逻辑回归和神经网络之间有什么关系 神经网络的设计要用到遗传算法，遗传算法在神经网络中的应用主要反映在3个方面：网络的学习，网络的结构设计，网络的分析。 1．遗传算法在网络学习中的应用 在神经网络中，遗传算法可用于网络的学习。这时，它在两个方面起作用 (1)学习规则的优化 用遗传算法对神经网络学习规则实现自动优化，从而提高学习速率。 (2)网络权系数的优化 用遗传算法的全局优化及隐含并行性的特点提高权系数优化速度。 2．遗传算法在网络设计中的应用 用遗传算法设计一个优秀的神经网络结构，首先是要解决网络结构的编码问题；然后才能以选择、交叉、变异操作得出最优结构。编码方法主要有下列3种： (1)直接编码法 这是把神经网络结构直接用二进制串表示，在遗传算法中，“染色体”实质上和神经网络是一种映射关系。通过对“染色体”的优化就实现了对网络的优化。 (2)参数化编码法 参数化编码采用的编码较为抽象，编码包括网络层数、每层神经元数、各层互连方式等信息。一般对进化后的优化“染色体”进行分析，然后产生网络的结构。 (3)繁衍生长法 这种方法不是在“染色体”中直接编码神经网络的结构，而是把一些简单的生长语法规则编码入“染色体”中；然后，由遗传算法对这些生长语法规则不断进行改变，最后生成适合所解的问题的神经网络。这种方法与自然界生物地生长进化相一致。 3．遗传算法在网络分析中的应用 遗传算法可用于分析神经网络。神经网络由于有分布存储等特点，一般难以从其拓扑结构直接理解其功能。遗传算法可对神经网络进行功能分析，性质分析，状态分析。 遗传算法虽然可以在多种领域都有实际应用，并且也展示了它潜力和宽广前景；但是，遗传算法还有大量的问题需要研究，目前也还有各种不足。首先，在变量多，取值范围大或无给定范围时，收敛速度下降；其次，可找到最优解附近，但无法精确确定最扰解位置；最后，遗传算法的参数选择尚未有定量方法。对遗传算法，还需要进一步研究其数学基础理论；还需要在理论上证明它与其它优化技术的优劣及原因；还需研究硬件化的遗传算法；以及遗传算法的通用编程和形式等。 问题十：逻辑回归模型的回归因子怎么得到 线性回归，是统计学领域的方法，用的时候需要关注假设条件是否满足、模型拟合是否达标，参数是否显著，自变量之间是否存在多重共线性等等问题因为统计学是一个过程导向的，需要每一步都要满足相应的数学逻辑。 下面讲讲我对线性回归的体会（只讲体会，原理的内容就不多说了，因为不难，而且网上相应资料很多！～）： 1、linear regression 是最原始的回归，用来做数值类型的回归（有点绕，是为了区别“分类”），比如你可以利用它构建模型，输入你现在的体重、每天卡路里的摄入量、每天运动量等，预测你一个月的体重会是多少，从模型的summary中，查看模型对数据解释了多少，哪些自变量在影响你体重变化中更重要（事先对变量做了standardize），还可以看出在其它自变量不变的适合，其中一个自变量每变化1%，你的体重会变化多少（事先对自变量没做standardize）。 当问题是线性，或者偏向线性，假设条件又都满足（很难），又做好了数据预处理（工作量可能很大）时，线性回归算法的表现是挺不错的，而且在对模型很容易解释！但是，当问题不是线性问题时，普通线性回归算法就表现不太好了。 2、曲线回归，我更喜欢称之为“多项式回归”，是为了让弥补普通线性回归不擅长处理非线性问题而设计的，它给自变量加上一些适合当前问题的非线性特征（比如指数等等），让模型可以更好地拟合当前非线性问题。虽然有一些方法来帮助判断如何选择非线性特征，可以保证模型更优秀。但动手实践过的人，都知道，那有点纸上谈兵了，效果不好，而且有些非线性很难简单地表示出来！！ 3、logistic regression，我感觉它应该属于机器学习领域的方法了（当你不去纠结那些繁琐的假设条件时），它主要是用来分析当因变量是分类变量的情况，且由于本身带有一丝的非线性特征，所以在处理非线性问题时，模型表现的也挺好（要用好它，需要做好数据预处理工作，把数据打磨得十分“漂亮”）。企业十分喜欢用它来做数据挖掘，原因是算法本身表现良好，而且对模型的输出结果容易解释（领导们都听得懂），不像其它高端的机器学习算法，比如Multiboost、SVM等，虽然很善于处理非线性问题，对数据质量的要求也相对较低，但它们总是在黑盒子里工作，外行人根本看不懂它是怎么运行的，它的输出结果应该怎么解释！（好吧，其实内行人也很难看懂！- - ）
我们在学习机器学习的时候自然会涉及到很多算法，而这些算法都是能够帮助我们处理更多的问题。其中，逻辑回归是机器学习中一个常见的算法，在这篇文章中我们给大家介绍一下关于逻辑回归的优缺点，大家有兴趣的一定要好好阅读哟。 首先我们给大家介绍一下逻辑回归的相关知识，逻辑回归的英文就是Logistic Regression。一般来说，逻辑回归属于判别式模型，同时伴有很多模型正则化的方法，具体有L0， L1，L2，etc等等，当然我们没有必要像在用朴素贝叶斯那样担心我的特征是否相关。这种算法与决策树、SVM相比，我们还会得到一个不错的概率解释，当然，我们还可以轻松地利用新数据来更新模型，比如说使用在线梯度下降算法-online gradient descent。如果我们需要一个概率架构，比如说，简单地调节分类阈值，指明不确定性，或者是要获得置信区间，或者我们希望以后将更多的训练数据快速整合到模型中去，我们可以使用这个这个算法。 那么逻辑回归算法的优点是什么呢？其实逻辑回归的优点具体体现在5点，第一就是实现简单，广泛的应用于工业问题上。第二就是分类时计算量非常小，速度很快，存储资源低。第三就是便利的观测样本概率分数。第四就是对逻辑回归而言，多重共线性并不是问题，它可以结合L2正则化来解决该问题。第五就是计算代价不高，易于理解和实现。当然，逻辑回归的缺点也是十分明显的，同样，具体体现在五点，第一就是当特征空间很大时，逻辑回归的性能不是很好。第二就是容易欠拟合，一般准确度不太高。第三就是不能很好地处理大量多类特征或变量。第四个缺点就是只能处理两分类问题，且必须线性可分。第五个缺点就是对于非线性特征，需要进行转换。 那么逻辑回归应用领域都有哪些呢？逻辑回归的应用领域还是比较广泛的，比如说逻辑回归可以用于二分类领域，可以得出概率值，适用于根据分类概率排名的领域，如搜索排名等、逻辑回归的扩展softmax可以应用于多分类领域，如手写字识别等。当然，在信用评估也有逻辑回归的使用，同时逻辑回归可以测量市场营销的成功度。当然，也可以预测某个产品的收益。最后一个功能比较有意思，那就是可以预定特定的某天是否会发生地震。 我们在这篇文章中给大家介绍了关于机器学习中逻辑回归算法的相关知识，从中我们具体为大家介绍了逻辑回归算法的优缺点以及应用领域。相信大家能够通过这篇文章能够更好的理解逻辑回归算法。
我们在学习机器学习的时候自然会涉及到很多算法，而这些算法都是能够帮助我们处理更多的问题。其中，逻辑回归是机器学习中一个常见的算法，在这篇文章中我们给大家介绍一下关于逻辑回归的优缺点，大家有兴趣的一定要好好阅读哟。 首先我们给大家介绍一下逻辑回归的相关知识，逻辑回归的英文就是Logistic Regression。一般来说，逻辑回归属于判别式模型，同时伴有很多模型正则化的方法，具体有L0， L1，L2，etc等等，当然我们没有必要像在用朴素贝叶斯那样担心我的特征是否相关。这种算法与决策树、SVM相比，我们还会得到一个不错的概率解释，当然，我们还可以轻松地利用新数据来更新模型，比如说使用在线梯度下降算法-online gradient descent。如果我们需要一个概率架构，比如说，简单地调节分类阈值，指明不确定性，或者是要获得置信区间，或者我们希望以后将更多的训练数据快速整合到模型中去，我们可以使用这个这个算法。 那么逻辑回归算法的优点是什么呢？其实逻辑回归的优点具体体现在5点，第一就是实现简单，广泛的应用于工业问题上。第二就是分类时计算量非常小，速度很快，存储资源低。第三就是便利的观测样本概率分数。第四就是对逻辑回归而言，多重共线性并不是问题，它可以结合L2正则化来解决该问题。第五就是计算代价不高，易于理解和实现。当然，逻辑回归的缺点也是十分明显的，同样，具体体现在五点，第一就是当特征空间很大时，逻辑回归的性能不是很好。第二就是容易欠拟合，一般准确度不太高。第三就是不能很好地处理大量多类特征或变量。第四个缺点就是只能处理两分类问题，且必须线性可分。第五个缺点就是对于非线性特征，需要进行转换。 那么逻辑回归应用领域都有哪些呢？逻辑回归的应用领域还是比较广泛的，比如说逻辑回归可以用于二分类领域，可以得出概率值，适用于根据分类概率排名的领域，如搜索排名等、逻辑回归的扩展softmax可以应用于多分类领域，如手写字识别等。当然，在信用评估也有逻辑回归的使用，同时逻辑回归可以测量市场营销的成功度。当然，也可以预测某个产品的收益。最后一个功能比较有意思，那就是可以预定特定的某天是否会发生地震。 我们在这篇文章中给大家介绍了关于机器学习中逻辑回归算法的相关知识，从中我们具体为大家介绍了逻辑回归算法的优缺点以及应用领域。相信大家能够通过这篇文章能够更好的理解逻辑回归算法。
是的，明年一月股票价格属于逻辑回归问题。逻辑回归这个模型很神奇，虽然它的本质也是回归，但是它是一个分类模型，并且它的名字当中又包含”回归“两个字，未免让人觉得莫名其妙。如果是初学者，觉得头晕是正常的，没关系，让我们一点点捋清楚。让我们先回到线性回归，我们都知道，线性回归当中 y = WX + b。我们通过W和b可以求出X对应的y，这里的y是一个连续值，是回归模型对吧。但如果我们希望这个模型来做分类呢，应该怎么办？很容易想到，我们可以人为地设置阈值对吧，比如我们规定y > 0最后的分类是1，y < 0最后的分类是0。从表面上来看，这当然是可以的，但实际上这样操作会有很多问题。最大的问题在于如果我们简单地设计一个阈值来做判断，那么会导致最后的y是一个分段函数，而分段函数不连续，使得我们没有办法对它求梯度，为了解决这个问题，我们得找到一个平滑的函数使得既可以用来做分类，又可以解决梯度的问题。很快，信息学家们找到了这样一个函数，它就是Sigmoid函数，它的表达式是：它的函数图像如下：可以看到，sigmoid函数在x=0处取值，在正无穷处极限是1，在负无穷处极限是0，并且函数连续，处处可导。sigmoid的函数值的取值范围是0-1，非常适合用来反映一个事物发生的概率。我们认为σ(x) 表示x发生的概率，那么x不发生的概率就是 1 - σ(x) 。我们把发生和不发生看成是两个类别，那么sigmoid函数就转化成了分类函数，如果 σ(x) > 表示类别1，否则表示类别0.到这里就很简单了，通过线性回归我们可以得到也就是说我们在线性回归模型的外面套了一层sigmoid函数，我们通过计算出不同的y，从而获得不同的概率，最后得到不同的分类结果。损失函数下面的推导全程高能，我相信你们看完会三连的(点赞、转发、关注)。让我们开始吧，我们先来确定一下符号，为了区分，我们把训练样本当中的真实分类命名为y，y的矩阵写成 Y 。同样，单条样本写成 x , x 的矩阵写成 X。单条预测的结果写成 y_hat，所有的预测结果写成Y_hat。对于单条样本来说，y有两个取值，可能是1，也可能是0，1和0代表两个不同的分类。我们希望 y = 1 的时候，y_hat 尽量大， y = 0 时， 1 - y_hat 尽量大，也就是 y_hat 尽量小，因为它取值在0-1之间。我们用一个式子来统一这两种情况：我们代入一下，y = 0 时前项为1，表达式就只剩下后项，同理，y = 1 时，后项为1，只剩下前项。所以这个式子就可以表示预测准确的概率，我们希望这个概率尽量大。显然，P(y|x) > 0，所以我们可以对它求对数，因为log函数是单调的。所以 P(y|x) 取最值时的取值，就是 log P(y|x) 取最值的取值。我们期望这个值最大，也就是期望它的相反数最小，我们令这样就得到了它的损失函数：如果知道交叉熵这个概念的同学，会发现这个损失函数的表达式其实就是交叉熵。交叉熵是用来衡量两个概率分布之间的”距离“，交叉熵越小说明两个概率分布越接近，所以经常被用来当做分类模型的损失函数。关于交叉熵的概念我们这里不多赘述，会在之后文章当中详细介绍。我们随手推导的损失函数刚好就是交叉熵，这并不是巧合，其实底层是有一套信息论的数学逻辑支撑的，我们不多做延伸，感兴趣的同学可以了解一下。硬核推导损失函数有了，接下来就是求梯度来实现梯度下降了。这个函数看起来非常复杂，要对它直接求偏导算梯度过于硬核(危)，如果是许久不碰高数的同学直接肝不亚于硬抗苇名一心。为了简化难度，我们先来做一些准备工作。首先，我们先来看下σ 函数，它本身的形式很复杂，我们先把它的导数搞定。因为 y_hat = σ(θX) ，我们将它带入损失函数，可以得到，其中σ(θX)简写成σ(θ) ：接着我们求 J(θ) 对 θ 的偏导，这里要代入上面对 σ(x) 求导的结论：代码实战梯度的公式都推出来了，离写代码实现还远吗？不过巧妇难为无米之炊，在我们撸模型之前，我们先试着造一批数据。我们选择生活中一个很简单的场景——考试。假设每个学生需要参加两门考试，两门考试的成绩相加得到最终成绩，我们有一批学生是否合格的数据。希望设计一个逻辑回归模型，帮助我们直接计算学生是否合格。为了防止sigmoid函数产生偏差，我们把每门课的成绩缩放到(0, 1)的区间内。两门课成绩相加超过140分就认为总体及格。这样得到的训练数据有两个特征，分别是学生两门课的成绩，还有一个偏移量1，用来记录常数的偏移量。接着，根据上文当中的公式，我们不难(真的不难)实现sigmoid以及梯度下降的函数。这段函数实现的是批量梯度下降，对Numpy熟悉的同学可以看得出来，这就是在直接套公式。最后，我们把数据集以及逻辑回归的分割线绘制出来。最后得到的结果如下：随机梯度下降版本可以发现，经过了1万次的迭代，我们得到的模型已经可以正确识别所有的样本了。我们刚刚实现的是全量梯度下降算法，我们还可以利用随机梯度下降来进行优化。优化也非常简单，我们计算梯度的时候不再是针对全量的数据，而是从数据集中选择一条进行梯度计算。基本上可以复用梯度下降的代码，只需要对样本选取的部分加入优化。我们设置迭代次数为2000，最后得到的分隔图像结果如下：当然上面的代码并不完美，只是一个简单的demo，还有很多改进和优化的空间。只是作为一个例子，让大家直观感受一下：其实自己亲手写模型并不难，公式的推导也很有意思。这也是为什么我会设置高数专题的原因。CS的很多知识也是想通的，在学习的过程当中灵感迸发旁征博引真的是非常有乐趣的事情，希望大家也都能找到自己的乐趣。今天的文章就是这些，如果觉得有所收获，请顺手点个关注或者转发吧，你们的举手之劳对我来说很重要。相关资源：【原创】R语言对二分连续变量进行逻辑回归数据分析报告论文(代码...文章知识点与官方知识档案匹配算法技能树首页概览33030 人正在系统学习中打开CSDN，阅读体验更佳VGG论文笔记及代码_麻花地的博客_vgg论文VGG论文笔记及代码 VERY DEEP CONVOLUTIONAL NETWORKS FOR LARGE-SCALE IMAGE RECOGNITION 牛津大学视觉组(VGG)官方网站: Abstract 在这项工作中,我们研究了在大规模图像识别环境中卷积网络深度对其......MNIST研究》论文和Python代码_通信与逆向那些事的博客_机器...1、逻辑回归算法 逻辑回归(Logistic Regression),与它的名字恰恰相反,它是一个分类器而非回归方法,在一些文献里它也被称为logit回归、最大熵分类器(MaxEnt)、对数线性分类器等。 使用中的LogisticRegression方法来训练...两个重要极限的推导两个重要极限 （1） limθ→0sinθθ=1 （θ为弧度） \underset{\theta \rightarrow 0}{\lim}\frac{\sin \theta}{\theta}=1\ \ \text{（}\theta \text{为弧度）} θ→0limθsinθ=1 （θ为弧度） （2） limx→∞(1+1x)x=e \underset{x\rightarrow \infty}{\lim}\left( 1+\frac{1}{x} \ri继续访问两个重要极限及其推导过程一、 证明：由上图可知， 即 二、 证明：首先证明此极限存在 构造数列 而对于n+1 ...继续访问...是多项式回归】Jeff Dean等论文发现逻辑回归和深度学习一样好_qq...其中,基线 aEWS(augmented Early Warning Score)是一个有 28 个因子的逻辑回归模型,在论文作者对预测患者死亡率的传统方法 EWS 进行的扩展。而 Full feature simple baseline 则是 Uri Shalit 说的标准化逻辑回归。 注意到基线模型(红...数学模型——Logistic回归模型(含Matlab代码)_苏三有春的博客...Logistic回归模型是一种非常常见的统计回归模型,在处理大量数据,揭示各自变量如何作用于因变量(描述X与Y之间的关系)时有着十分重要的作用。笔者在写Logit回归模型前参加了一次市场调研比赛,在这次比赛中学到了很多东西,同时发现,许多优秀获...《神经网络设计》第二章中传递函数import math #硬极限函数 def hardlim(data): if data < 0: a = 0 else: a = 1 print("fun:hardlim,result:%f"%a) #对称硬极限函数 def hardlims(data): if data < 0: a = -1 e继续访问两个重要极限定理推导两个重要极限定理： limx→0sinxx=1(1) \lim_{x \rightarrow 0} \frac{\sin x}{x} = 1 \tag{1} x→0limxsinx=1(1) 和 limx→∞(1+1x)x=e(2) \lim_{x \rightarrow \infty} (1 + \frac{1}{x})^x = e \tag{2} x→∞lim(1+x1)x=e(2) 引理(夹逼定理) 定义一： 如果数列 {Xn}\lbrace X_n \rbrace{Xn}，{Yn}继续访问【原创】R语言对二分连续变量进行逻辑回归数据分析报告论文(代码...【原创】R语言对二分连续变量进行逻辑回归数据分析报告论文(代码数据).docx资源推荐 资源评论 鲸鱼算法(WOA)优化变分模态分解(VMD)参数python 5星 · 资源好评率100% 程序 2.有数据集,可直接运行 matlab批量读取excel表格数据...机器学习--逻辑回归_科技论文精讲的博客机器学习-逻辑回归分析(Python) 02-24 回归和分类方法是机器学习中经常用到的方法区分回归问题和分类问题:回归问题:输入变量和输出变量均为连续变量的问题;分类问题:输出变量为有限个离散变量的问题。因此分类及回归分别为研究这两类问题...常见函数极限limx→0sinx=1\lim_{x\to 0}\frac{\sin}{x}=1x→0limxsin=1 limx→∞(1+1x)x=e\lim_{x\to \infty}(1+\frac{1}{x})^x=ex→∞lim(1+x1)x=e limα→0(1+α)1α=e\lim_{\alpha\to 0}(1+\alpha)^\frac{1}{\alpha}=eα→0lim(...继续访问逻辑回归原理及代码实现公式自变量取值为任意实数，值域[0,1]解释将任意的输入映射到了[0,1]区间，我们在线性回归中可以得到一个预测值，再将该值映射到Sigmoid函数中这样就完成了由值到概率的转换，也就是分类任务预测函数其中，分类任务整合解释对于二分类任务（0，1），整合后y取0只保留，y取1只保留似然函数对数似然此时应用梯度上升求最大值，引入转换为梯度下降任务求导过程参数更新多分类的softmax。............继续访问python手写数字识别论文_Python利用逻辑回归模型解决MNIST手写数字识别问...本文实例讲述了Python利用逻辑回归模型解决MNIST手写数字识别问题。分享给大家供大家参考,具体如下: 1、MNIST手写识别问题 MNIST手写数字识别问题:输入黑白的手写阿拉伯数字,通过机器学习判断输入的是几。可以通过TensorFLow下载MNIST手写数据集,...逻辑回归问题整理_暮雨林钟的博客逻辑回归问题整理 之前只是简单的接触过逻辑回归,今天针对于最近看论文的疑惑做一个整理; 逻辑回归与极大似然的关系: 逻辑回归的提出主要是在线性问题下为分类问题而提出的; 简单来说,针对于一个二分类问题,我们需要将线性函数映射为一...机器学习算法-逻辑回归（一）：基于逻辑回归的分类预测（代码附详细注释）1 逻辑回归的介绍和应用 逻辑回归的介绍 逻辑回归（Logistic regression，简称LR）虽然其中带有"回归"两个字，但逻辑回归其实是一个分类模型，并且广泛应用于各个领域之中。虽然现在深度学习相对于这些传统方法更为火热，但实则这些传统方法由于其独特的优势依然广泛应用于各个领域中。 而对于逻辑回归而且，最为突出的两点就是其模型简单和模型的可解释性强。 逻辑回归模型的优劣势: 优点：实现简单，易于理解和实现；计算代价不高，速度很快，存储资源低； 缺点：容易欠拟合，分类精度可能不高 继续访问逻辑回归：原理+代码（作者：陈玓玏） 逻辑回归算是传统机器学习中最简单的模型了，它的基础是线性回归，为了弄明白逻辑回归，我们先来看线性回归。 一、线性回归 假设共N个样本，每个样本有M个特征，这样就产生了一个N*M大小的样本矩阵。令矩阵为X，第i个样本为Xi，第i个样本的第j个特征为Xij。令样本的观测向量为Y，第i个样本的观测值为Yi，那么就会有以下公式： （X+[1]N*1）*W = Y 也就是说，...继续访问浅谈逻辑回归_jzhx107的博客LMSE回归的回归平面受左上角两个绿色样本的影响而向上倾斜。 支持向量机的分离平面只由两个支持向量决定。 另外我们看到,在本例中逻辑回归和支持向量机得到的分离平面很接近,但是支持向量机的推导和训练过程要比逻辑回归复杂很多。所以加州...论文研究-基于HBase的多分类逻辑回归算法研究.pdf_多分类逻辑回归...论文研究-基于HBase的多分类逻辑回归算法研究.pdf,为解决在大数据环境下,用于训练多分类逻辑回归模型的数据集可能会超过执行计算的客户端内存的问题,提出了块批量梯度下降算法,用于计算回归模型的系数。将训练数据集存入HBase后,通过设置表...【机器学习】 逻辑回归原理及代码大家好，我是机器侠~1 Linear Regression（线性回归）在了解逻辑回归之前，我们先简单介绍一下Linear Regression（线性回归）。线性回归是利用连续性的变量来预估实际数值（比如房价），通过找出自变量与因变量之间的线性关系，确定一条最佳直线，称之为回归线。并且，我们将这个回归关系表示为2 Logistic Regression（...继续访问最新发布 【大道至简】机器学习算法之逻辑回归(Logistic Regression)详解(附代码)---非常通俗易懂！逻辑回归详细推导，附github代码继续访问第二重要极限公式推导过程_机器学习——一文详解逻辑回归「附详细推导和代码」...在之前的文章当中，我们推导了线性回归的公式，线性回归本质是线性函数，模型的原理不难，核心是求解模型参数的过程。通过对线性回归的推导和学习，我们基本上了解了机器学习模型学习的过程，这是机器学习的精髓，要比单个模型的原理重要得多。新关注和有所遗忘的同学可以点击下方的链接回顾一下之前的线性回归和梯度下降的内容。讲透机器学习中的梯度下降机器学习基础——线性回归公式推导(附代码和演示图)回归与分类在机器学习...继续访问机器学习之逻辑回归，代码实现（附带sklearn代码，小白版）用小白的角度解释逻辑回归，并且附带代码实现继续访问热门推荐 两个重要极限及相关推导极限两个重要极限： ①limx→0sinxx=1\lim_{x \to 0}\frac{\sin x}{x} = 1 ②limx→∞(1+1x)x=e\lim_{x \to \infty}(1 + \frac{1}{x})^x = e 关于重要极限①的推导极限可以参考： 无穷小的等价代换 由重要极限②可以推导出： limx→∞(1+1x)x⇒limx→0(1+x)1x=e\lim_{x \t继续访问（一）机器学习——逻辑回归（附完整代码和数据集）什么是逻辑回归？ 首先逻辑回归是一种分类算法。逻辑回归算法和预测类算法中的线性回归算法有一定的类似性。简单来讲，逻辑回归，就是通过回归的方法来进行分类，而不是进行预测，比如预测房价等。 逻辑回归解决的问题 先看下面的图，已知平面上分布的红点和蓝点，逻辑回归算法就是解决怎么根据一系列点，计算出一条直线（或者是平面）将平面上的点分成两类，一般的解决方法就是建立一个数学模型，然后通过迭代优化得到一个最优...继续访问机器学习：逻辑回归及其代码实现一、逻辑回归（logistic regression）介绍 逻辑回归，又称为对数几率回归，虽然它名字里面有回归二字，但是它并不像线性回归一样用来预测数值型数据，相反，它一般用来解决分类任务，特别是二分类任务。 本质上，它是一个percetron再加上一个sigmoid激活函数，如下所示： 然后逻辑回归采用的损失函数是交叉熵： ...继续访问逻辑回归，原理及代码实现Ⅰ.逻辑回归概述： 逻辑回归（LR,Logistic Regression）是传统机器学习中的一种分类模型，它属于一种在线学习算法，可以利用新的数据对各个特征的权重进行更新，而不需要重新利用历史数据训练。因此在实际开发中，一般针对该类任务首先都会构建一个基于LR的模型作为Baseline Model，实现快速上线，然后在此基础上结合后续业务与数据的演进，不断的优化改进。 由于LR算法具有简单、高效、易于并行且在线学习（动态扩展）的特点，在工业界具有非常广泛的应用。例如：评论信息正负情感分析（二分类）、用户点继续访问逻辑(logistic)回归算法原理及两种代码实现①简单介绍了逻辑回归的原理 ②介绍了两种代码实现方法继续访问由两个重要极限推导常见等价无穷小以及常见导数公式两个重要极限 第一个重要极限 limx→0xsinx=1 \lim_{x\rightarrow0}\frac{x}{sinx}=1x→0limsinxx=1 第二个重要极限 limx→+∞(1+1x)x=e \lim_{x\rightarrow+\infty}(1+\frac{1}{x})^x=ex→+∞lim(1+x1)x=e 等价无穷小 1. ln(1+x)~x limx→0ln(1+x)x=limx→0ln(1+x)1x=ln(limx→+∞(1+1x)x)=lne=1 \lim_{继续访问机器学习——逻辑回归算法代码实现机器学习——逻辑回归算法代码实现前言一、逻辑回归是什么？二、代码实现1.数据说明2.逻辑回归代码 前言 最近准备开始学习机器学习，后续将对学习内容进行记录，该文主要针对逻辑回归代码实现进行记录！同时也准备建一个群，大家可以进行交流，微信：ffengjixuchui 一、逻辑回归是什么？ 逻辑回归概念篇可看博主之前的文章，传送门 二、代码实现 1.数据说明 你想根据两次考试的结果来决定每个申请人的录取机会。你有以前的申请人的历史数据，你可以用它作为逻辑回归的训练集。
写毕业论文选题需要以下几个步骤：
1. 确定研究领域：首先需要确定你想要研究的领域，例如金融、市场营销、教育等。
2. 收集信息：收集相关领域的信息和前沿研究成果，以了解该领域目前存在的问题和需要解决的难题。
3. 确定选题范围：在了解该领域的基础上，结合自己的兴趣爱好和能力，确定自己想要研究的具体话题，并逐渐缩小选题范围。
4. 提出研究问题：在确定具体研究范围后，提出一个明确的研究问题，该问题应该是当前研究领域中还未解决的难题或者需要深入探讨的议题。
5. 立论立意：在确定研究问题后，需要对该问题进行思考和分析，提出独特的看法和观点，并明确自己的立论立意。
6. 撰写论文提纲：撰写论文提纲是写毕业论文选题的重要一步，它可以帮助你更好地组织研究思路和内容结构。在撰写论文提纲时，需要明确研究的主要内容、研究方法、数据来源等。
7. 确定研究方法：在确定论文选题和研究问题后，需要根据具体情况确定研究方法，例如文献综述、案例分析、问卷调查、实验研究等。
8. 收集数据：在确定研究方法后，需要进行数据收集和处理，以支持和验证自己的研究结论。数据来源可以是文献、统计数据、实地调查等。
9. 分析结果：在收集到足够的数据后，需要对其进行分析和解读。在分析结果时，需要结合前人研究成果和自己的实际情况，提出合理的结论和建议。
10. 撰写论文：在完成以上步骤后，需要根据论文格式和要求撰写论文，包括摘要、目录、引言、研究方法、结果分析、结论、参考文献等部分。在写作过程中，需要注意语言表达、逻辑严谨、文字流畅等要素。
11. 审稿修改：在完成初稿后，需要多次审稿和修改，以保证论文质量和内容准确性。可以请导师或专业人士进行审稿，以获取有益的指导意见。
总之，毕业论文选题是开展研究工作的基础和关键，需要认真思考和筛选，同时要注意实用性和创新性。在撰写论文过程中，需要遵循学术规范和论文格式要求，注重数据分析和方法运用，以取得优秀的研究成果和学术成就。
毕业论文的课题方向的确定通常需要经过以下步骤：1. 选择研究领域：首先，研究生需要选择自己感兴趣的研究领域，例如：金融、管理、市场营销等。在选择研究领域时，可以考虑自己的专业知识和职业发展方向等因素。2. 查阅文献：在确定研究领域后，研究生需要查阅相关的学术文献、报告和新闻报道等，了解该领域的研究现状、热点问题和未来发展方向等，以便确定具体的研究方向和课题。3. 确定研究问题：在了解研究领域的基础上，研究生需要确定具体的研究问题，即要研究的核心问题或假设。研究问题应该具有一定的研究价值和实际意义，并且能够与自己所学专业的相关领域联系起来。4. 确定研究方法：在确定研究问题后，研究生需要确定具体的研究方法和技术，例如：文献综述、实证研究、案例研究等。研究方法应该能够有效地回答研究问题，并且符合学术规范和要求。5. 寻找指导老师：在确定研究方向和课题后，研究生需要寻找合适的指导老师。指导老师通常会根据自己的经验和专业知识，为研究生提供指导和支持。总之，确定毕业论文的课题方向需要考虑多个因素，研究生应该根据自己的兴趣、专业知识和职业发展方向等因素来确定具体的研究方向和课题，同时还需要根据导师的指导和建议来进行选择和调整。
怎么写毕业论文选题？大家注意你只要符合以下三个点，你就可以做到一个好的选题。第一，伏历可行，选题的可行性。首先要求研究问题的清晰和明确，其次要求研究问题的适中，如果一篇论文的选题太大了，那么这篇论文就很容易显得太过宽泛，你的可操作性也是非常低的。比如同学们要做一篇关于品牌的相关研究，那么品牌这个词是非常广泛的，所以你要把这个品牌要进一步得去细分它，去细化你的研究对象，不能直接去讲品牌的某某某，一定要去细分，比如我细分下一个领域，我细分到了文创品牌，那么文创品牌它还是包含了很多内容，还是很大，那么我们继续细化，比如可以细化到手工作品，细化到手工制品，这是一个思路。第二，创新，这里所讲的创新并不仅仅指的是你题目的创新，你也可以是理论上的创新，研究方法上的创新等等，你要完成一篇好的论文，至少要有一点创新才可以，因为在写论文的时候，绪论里面往往要有创新点这一点，开题报告的时候也要把创新点点名，所以说这个时候一定是题目、理论、方法等这几个内容上三选一就可以了，至少有一点。第三，研究价值，研究价值也是与你的上面的创新是相关的，你的研究能不能有好的结果，能不能实际的应用，能不能给学术界的相关领域有一定的补充，能够体现这些东西才是一个好的论文，这样的选题才能够继续下去。那么我们怎么确定自己的选题是不是创新，是不是可行，是不是有研究价值呢？这里大家可以通过大量的资料检索，查阅相关的文献研究去确定，如果说相关的文献很多了，或者是有很多类似的，那么这个时候一定要及时的去转换思路。接下来大家有一些资料检索的难点，也给大家讲一下怎么样去检索资料，大家要完成一篇符合毕业标准的论文，做好一个研究，你必须得先前人的研究作为铺垫，也就是在训练里面文献综述你得写。只有做好铺垫，大家在撰写论文的时候才能够提出自己的理论与设计。做好资料检索的第一步，同学们首先要学会如何高效得查找文件，千万别把大量的时间去浪费在去找一些无意义的东西上，你要记得你的目标时时刻刻就是为了先完成这篇论文。检索论文的第一步是要找到适合自己的网站，比如基芦察础新人阶段，用中国知网维普万方百度学术都是可以的。完毕！
填写论文研究方向的原则：
一、应与兴趣相合一个人在日常生活里，没有兴趣的事，不会去做，如勉强去做，也会做不好。写论文的情形跟做事一样，能符合自己的兴趣才有可能写好。
二、应考虑自己的能力在就读大学的这段期间内，是否有能力作某个论题的研究，也应好好考虑。论题如涉及太多外文文献，就要考虑自己的能力是否能胜任。
三、范围应大小适中一般讨论论文写作的书，都强调论题不宜太大，或论题要小，笔者以为研究方向的大小应有其伸缩性，Gocheck论文检测系统认为，研究方向大小的选择，应以研究时间的长短、数据的多寡作为考虑的首要因素。
四、资料是否容易取得一篇论文的好坏，除写作者的能力外，另一部分的因素是资料是否充足。当我们在选择研究方向时，就应把资料是否容易取得，列为重要的考虑因素。
五、应能推陈出新一般论文写作规范，都强调论题要新，意思是前人可能没有研究过，或研究的水平不高。
扩展资料
研究课题一般程序是：搜集资料、研究资料，明确论点和选定材料，最后是执笔撰写、修改定稿。
第一、研究课题的基础工作——搜集资料。考生可以从查阅图书馆、资料室的资料，做实地调查研究、实验与观察等三个方面来搜集资料。搜集资料越具体、细致越好，最好把想要搜集资料的文献目录、详细计划都列出来。
首先，查阅资料时要熟悉、掌握图书分类法，要善于利用书目、索引，要熟练地使用其他工具书，如年鉴、文摘、表册、数字等。
其次，做实地调查研究，调查研究能获得最真实可靠、最丰富的第一手资料，调查研究时要做到目的明确、对象明确、内容明确。
调查的方法有：普遍调查、重点调查、典型调查、抽样调查。调查的方式有：开会、访问、问卷。最后，关于实验与观察。实验与观察是搜集科学资料数据、获得感性知识的基本途径，是形成、产生、发展和检验科学理论的实践基础，本方法在理工科、医类等专业研究中较为常用，运用本方法时要认真全面记录。
第二、研究课题的重点工作——研究资料。考生要对所搜集到手的资料进行全面浏览，并对不同资料采用不同的阅读方法，如阅读、选读、研读。
第三、研究课题的核心工作――明确论点和选定材料。在研究资料的基础上，考生提出自己的观点和见解，根据选题，确立基本论点和分论点。提出自己的观点要突出新创见，创新是灵魂，不能只是重复前人或人云亦云。
同时，还要防止贪大求全的倾向，生怕不完整，大段地复述已有的知识，那就体现不出自己研究的特色和成果了。
第四、研究课题的关键工作――执笔撰写。下笔时要对以下两个方面加以注意：拟定提纲和基本格式。
第五、研究课题的保障工作――修改定稿。通过这一环节，可以看出写作意图是否表达清楚，基本论点和分论点是否准确、明确，材料用得是否恰当、有说服力，材料的安排与论证是否有逻辑效果，大小段落的结构是否完整、衔接自然，句子词语是否正确妥当，文章是否合乎规范。
毕业论文答辩是一种有组织、有准备、有计划、有鉴定的比较正规的审查论文的重要形式。那么论文答辩一般会问什么问题，怎么回答呢？下面是我整理的相关信息，让我们一起看一下吧。
1、选择这个课题的原因是什么？
回答解析：首先从主观入手，每篇论文都对应着相应的专业，可从当前该专业的社会大致情况来简要分析，其次可以结合自己的实习经历来分析（实习过程中对该专业有了更深的社会认识，发现了一些问题等），最后，可以说是与指导老师进行深入沟通交流后选择该课题（这一点很重要，至于原因，请您自己揣测！）
2、该课题研究的意义和目的？
这一问题一般在开题中就有提及，正文中也有相关小节说明，只需要对其加以总结提炼即可，需要注意的是，一定要逻辑清楚，条理分明，不可想到哪儿说到哪儿，东拼西凑会给考核老师留下不好的印象。
3、全文基本结构、框架是怎么设计的？
该问题的回答并非是让您将论文大纲讲述一遍，而是对整个文章的一个综合说明，比如：全文按照“总——分——总”的结构展开论述，开头从总体上论述XXXX的特点等大背景，之后“提出XXXXX问题”，再根据问题提出XXXXX对策，最后是总结陈述，各部分相互间存在逻辑联系，相互配合，成为整体的有机组成部分（该结构是最为常见的结构，您需要依照自身文章实际情况做具体分析）
4、全文各个部分之间的逻辑关系是怎样的？
该问题的回答与论文大纲相结合，比如：全文的逻辑关系是，首先交代大背景——对XXX现状加以论述说明——提出XXX当前存在的问题——分析原因——提出相应的对策建议——对全文进行总结说明。
一是要对论文的内容进行概括性的整合，将论文分为引言和试验设计的目的意义、材料和方法、结果、讨论、结论、致谢几部分。
二是在每部分内容的presentation中，原则是：图的效果好于表的效果，表的效果好于文字叙述的效果。最忌满屏幕都是长篇大论，让评委心烦。现在互联网上下载一点图片资料很方便。能引用图表的地方尽量引用图表，的确需要文字的地方，要将文字内容高度概括，简洁明了化，用编号标明。
三是幻灯片的内容和基调。背景适合用深色调的，例如深蓝色，字体用白色或黄色的黑体子，显得很庄重。值得强调的是，无论用哪种颜色，一定要使字体和背景显成明显反差。注意：要点！用一个流畅的逻辑打动评委。字要大：在昏暗的房间里小字会看不清，最终结果是没人听你的介绍。不要用PPT自带模板：自带模板那些评委们都见过，且与论文内容无关，要自己做，简单没关系，纯色没关系，但是要自己做！
毕业论文答辩流程一般包括自我介绍、答辩人陈述、提问与答辩、总结和致谢五部分。
自我介绍：自我介绍作为答辩的开场白，包括姓名、学号、专业。介绍时要举止大方、态度从容、面带微笑，礼貌得体的介绍自己，争取给答辩小组一个良好的印象。好的开端就意味着成功了一半。
答辩人陈述：收到成效的自我介绍只是这场答辩的开始，接下来的自我陈述才进入正轨。自述的主要内容包括论文标题；课题背景、选择此课题的原因及课题现阶段的发展情况；有关课题的具体内容，其中包括答辩人所持的观点看法、研究过程、实验数据、结果；答辩人在此课题中的研究模块、承担的具体工作、解决方案、研究结果。文章的创新部分；结论、价值和展望；自我评价。
提问与答辩：答辩教师的提问安排在答辩人自述之后，是答辩中相对灵活的环节，有问有答，是一个相互交流的过程。一般为3个问题，采用由浅入深的顺序提问，采取答辩人当场作答的方式。
总结：上述程序一一完毕，代表答辩也即将结束。答辩人最后纵观答辩全过程，做总结陈述，包括两方面的总结：毕业设计和论文写作的体会；参加答辩的收获。答辩教师也会对答辩人的表现做出点评：成绩、不足、建议。
致谢：感谢在毕业设计论文方面给予帮助的人们并且要礼貌地感谢答辩教师。
1、讲好一个故事。围绕一个要点讲一个故事，一篇论文的内核，就是一条从问题提出，到得出结果的逻辑链。2、完善因果链。因果逻辑是科研的底层逻辑。而因果关系实际包含两个方面：充分性和必要性。3、画好图做好表。插图一定要简明扼要，如果能做到精美就更好了。4、好好润色语言。好论文必须要过语言关。必须持续学习和输入。
这个可以以幽默地话来写出自己的由来，然后写出自己的一生的经历，然后总结就好了。
论文之间的逻辑联系，亦即论文所反映的事物和事理的整体及其各部分之间的联系方式，基本上表现为纵向逻辑联系和横向逻辑联系，而两者又总是交织在一起，它们表现在论文的逻辑结构上就是：纵式结构、横式结构、合式结构三种形式。1．纵式结构。所谓纵向逻辑联系，是指总论点、分论点和小论点之间的逻辑顺序，以及分论点之间，小论点之间的逻辑顺序。论文内容之间的纵向逻辑联系，具体表现为论文的纵式结构，其特点在于论文的思想体系是纵向展开的。只有恰当处理论文内容的纵向逻辑联系，才能使论文有严谨的结构。一篇论文为了阐述总论点，要列出几个分论点，每个分论点扩展为一个部分，各个分论点之间，各个部分之间，应有内在联系。每个分论点又分为几个小论点，每个小论点又扩展为一段，各个小论点之间，各个段之间，也应有内在联系。这样，全篇论文的纵向逻辑联系便体现出来了，并且相应地形成了论文的完整体系和严谨结构。2．横式结构。所谓横向逻辑联系，是指论点和论据，观点和材料之间的逻辑联系。论文内容之间的横向逻辑联系具体表现为论文的横式结构。在一篇论文中只有总论点才单纯地作为论点或观点存在，而分论点和小论点却有双重“身分”，或者作为论点或观点存在，或者作为论据和材料存在。至于用来说明小论点的材料，则只能有材料或论据一重“身份”了。论文要做到有很强的说服力，富有逻辑力量最重要的是论点明确，论据充分，论证严密，揭示论点和论据的必然联系。首先，只有把总论点和材料有机地结合起来，论文才有生命力，才能收到很好的效果。其次，还要处理好分论点和材料的关系，以至小论点和材料的关系，这不仅能直接证明分论点或小论点，而且能间接地为突出总论点服务。3．合式结构。论文内容之间的逻辑联系是纵向、横向穿插进行，交织在一起的。具体表现为论文的纵、横式结构，简称合式结构。这种结构的论文，有的以纵向展开为主，有的以横向展开为主。三、运用逻辑方法要正确处理毕业论文内容之间的逻辑联系，增强论文的逻辑力量，必须学会运用逻辑思维方法。逻辑思维方法是一个整体，它是由一系列既相区别又相联系的方法所组成的，其中主要包括：归纳和演绎的方法，分析和综合的方法，从具体到抽象和从抽象上升到具体的方法，逻辑和历史统一的方法。逻辑思维方法不仅是论文写作中内容安排和逻辑论证的方法，而且更重要的是进行科学研究的方法。
立德树人成就最美征文
党的十八大提出，把立德树人作为教育根本任务，培养德智体美全面发展的社会主义建设者和接班人。下面有我整理的立德树人成就最美征文，欢迎阅读!
20年前，我刚出校门，想象着自己站在讲台上的样子——穿得漂漂亮亮的，下面一群天使般的孩子，个个扬着小脸专心听讲……但那年秋天，一纸调令伴随着秋风，无情地吹走了我美丽的幻想：我被分到了一个离家很远的村小。
那个偏僻的村小，条件比我想象得还要糟糕。空旷的大院里横着几排破烂不堪的教室，刺耳的手摇铃声过后，从门里挤出一群衣衫不整的学生。学校里教材不全，教具几乎没有，连批阅作业的笔都要自带，几个教师合用一瓶红墨水。就连最常见的粉笔，校长也精打细算，每个老师一星期发不了几根儿。
那天放学，我刚骑上自行车，就听见远处一个稚嫩的声音喊道：“王晓丽，李小天说他是你爹!”我当时脑子里轰的一下，差点没从车子上摔下来。我真想追过去狠狠教训这个人一顿，无奈天已经快黑了，我强忍着怒火回了家。
第二天，我把李小天叫到了办公室，我问他：“昨天有人提着我的名字骂我，你知道吗?”
“不是我，真的不是我……”从他看我的眼神中，我判定不是他。
“那你肯定知道是谁喊的那句话。”
“是郭东升。”
郭东升，全校有名的后进生。这个孩子平时非常淘气，上周还因为在水井里小便被学校通报批评，这次骂老师，也就不足为奇了。
下课后，我把郭东升叫到了办公室：“我告诉你，如果你不是我的学生，我会因此抽你几巴掌，让你记住骂人是不对的。但我是你的老师，有爱护你的责任和义务，希望你引以为戒，你走吧!”郭东升有些不敢相信自己就这样逃脱了惩罚，犹豫了好几秒，才跑出办公室。
一天中午，我在批改作业时，竟然看到一本只把题抄了下来的作业本!顿时，我火冒三丈，猛地翻开封面一看——郭东升。
又是他!
下午上课，我专门就这道题对他进行了提问。这时我才发现，一个四年级的学生，连整数加减法都不会。而我作为一个数学老师，教了几个星期，竟连自己学生的基本情况都不清楚!以后的日子里，我经常给郭东升开小灶。他看我这么在乎他，学习也很努力。有一天，我看到他在作业本子上端端正正地写着：“老师，您放心吧，我一定好好学!”
“老师也一定会努力教你的。”我在心里说。
时间过得飞快，转眼到了冬天。这天，我和往常一样，踏着铃声走进了教室。转身准备板书，却见满满一黑板的字。
“今天哪组值日?”我问。
学生们面面相觑，他们听出了我的不满。
第二组的同学不约而同地站了起来。
“为什么不擦黑板?天冷了，你们就受不了了?别的组的同学都能为大家服务，你们……”我越说越气。
一个学生怯生生地说：“老师，我们没找到黑板擦。”
就在这时，从后面跑上来一个学生，不一会儿就把黑板擦得干干净净。我定睛一看，是郭东升。
我说：“谢谢你，郭东升!你找到黑板擦啦?”
“老师，他是用自己的手套擦的!”一个学生大声说道。
同学们的目光一下子都转到了郭东升身上，我走下讲台，拿起他刚脱下的沾满了粉笔末的手套。班里一下子变得静悄悄的，我和学生们都被这个纯真少年的行为深深地感动了!
有这样的学生，我还有什么不满足的呢?
我终于明白了，为什么在这样的环境里，学校的老师还能那么忘我的工作。我也理解了，一个老师家离学校十几里，每天都要翻山越岭，无论刮风下雨，从没见他迟到过;有一个老师家属长年卧床不起，每天都需要人照顾，校长准许他可以根据自己的情况决定来不来学校，但我每天都可以在学校见到他……这些老师，在我心里都是最美的!我知道，能评上最美教师的人毕竟是少数，但作为一名教师，向最美教师的标准靠拢应该是我毕生努力的方向。
我是驻马店第二十三小学的一名普通老师，在驻马店第;我校的关学丽老师，白天她想着如何提高学生的成绩，;我校的杜老师，她用爱心、耐心、细心铺就了一条教育;当教师发自内心的对学生关心、尊重、信任时，学生便;在驻马店第二十三小学，正是因为有着许多平凡却又伟;记得莎士比亚曾经说过：“生命短促，只有美德能让他;我是驻马店第二十三小学的一名普通老师，在驻马店第二十三小学，我收获着一个个惊喜，品尝着一份份感动。
我校的关学丽老师，白天她想着如何提高学生的成绩，晚上她常在校加班批改作业，关老师把工作当作了她的生活。“我的快乐来自与学生的相处”，关老师如是说，她与学生同甘共苦，学生成绩的提升、习惯的养成、品德的培养都倾注了她的心血。在关老师的努力下，班级风气和谐，家长无比信任。子曰：先行其言，而后从之。关老师一直在践行着“身正为范”。
我校的杜老师，她用爱心、耐心、细心铺就了一条教育大道，无数学生在这里快乐成长。带着“以爱育人”的初衷，杜老师踏上三尺讲台，秉着用情去感染每一个学生的宗旨，她让学生成长快乐如花。无论是课内还是课外，都有她忙碌的身影，谈心、辅导;无论是学困生还是德困生，都有她不懈的付出，尊重、理解。俗话说“种树先护根，育人先培心”，杜老师收获的是学生的尊重和信任。
当教师发自内心的对学生关心、尊重、信任时，学生便会激发出积极向上的热情，从而能够更好实现我们育人的目的。
在驻马店第二十三小学，正是因为有着许多平凡却又伟大的老师，她们年复一年，日复一日，用语言播种，用粉笔耕耘，用汗水浇灌，用心血滋润!才有了驻马店第二十三小学的今天。她们用不同的方式表达着相同的信念和追求：那就是用自己博大的爱心演绎着无悔人生，书写着“师德”大字!用无私的奉献谱写幸福的人生!用自己的的青春智慧和热血诠释人民教师的内涵，用真和善哺育纯洁的心灵，用爱与美铸造闪光的灵魂!
记得莎士比亚曾经说过：“生命短促，只有美德能让他传播到遥远的后世。”我们无法延伸生命的长度，但我坚信，只要我们对教育痴心不改，对学生播撒爱的雨露，真正做到立德树人，就一定能拓展我们生命的宽度!铁肩担道义，爱心筑师魂。老师们，让我们为了心中共同的梦想风雨兼程!让我们热忱、执着、坚定地用无私的爱心谱写幸福的人生吧!
时光荏苒，转瞬间在教育战线上我已经度过了10个春秋。回首这几千个日日夜夜，酸甜苦辣各显其间，这三尺见方的讲台上，凝结着我全部的心血与汗水，有过苦，有过累，但从无怨、无悔!
常言道，学高为师，德高为范。教书育人，教书者必先学为人师，育人者必先行为世范。师德是为师之本，更是立国之基。人们常常把教师比喻成“园丁”、“蜡烛”、“铺路石”，歌颂教师的奉献精神。然而，身为一名人民教师，我却常常叩问自己：要做一名优秀的教师，最重要的条件是什么?是优美的语言?是广博的知识?还是丰富的教学经验?在实践的过程中我发现：作为一名优秀的人民教师不仅要有优美流畅的语言、广博的知识、丰富的教学经验，最重要的是要有爱心，做学生的榜样。一代先圣孔子在两千多年前就教诲我们：仁者爱人。师爱是教师对学生无私的爱，它是师德的核心，它是熊熊的火炬，点燃学生的梦想;它是指路的明灯，照亮学生前进的路程。
教学是一项要求严谨而涉及广泛的工作，每一节课既要有逻辑上的严密，又要有内容上的完整，教师必须处理好教学目的、内容、手段、方法等多方面的复杂关系。在课堂上，要为学生铺设适当的梯度，放开手，开拓学生思路，培养学生进一步钻研的兴趣。对于基础差的学生，要精心选择恰当的方法，用形象的比喻化难为易，让他们尝到成功的喜悦。课堂上我不放弃对任何一个同学的鼓励，我相信每名学生都是优秀的。
至今，我仍然清楚的记得我初上讲台时那份紧张与惶恐，但当看到那一双双渴求的目光，一张张专注的面容，我又为自己能从事这样一份崇高的职业感到由衷的骄傲和自豪。当时，我接到的第一门课程是《法律逻辑学》，没有老师愿意教授这门课程，因为它抽象、难懂，通过率低。抱着初生牛犊不怕虎的精神，我用了整整一个暑假研究这门课程，从课程内容的安排到教学方式的多变。因为我深知，要给学生一杯水，自己就得先有一桶水。记不清多少个夜晚，我在办公室里与学生一对一地讲解，也记不清有多少个周末，我组织学生到课堂上一遍又一遍地补习。付出终有回报，经过一个学期的教授，《法律逻辑学》这门课程受到了学生们的欢迎，通过率也大大提高。我想，没有什么比看到学生们满意的笑容更让我欣慰了。
巴金说：“生命的意义在于付出，在于给予，而不在于接受，也不在于索取。” 高尔基也说过：“给，永远比拿更快乐。”让学生感受到我的爱与温暖，会使我更加快乐，更加幸福。
古希腊神话中，塞浦路斯国王皮格马利翁雕刻一座少女雕像时，投入了全部精力、融入了所有爱恋。最终，爱神被他打动了，赋予雕像以生命。有了爱，就有了蓬勃的生机，就有了跃动的灵魂，“皮格马利翁效应”正是对教育真谛的生动诠释。教师虽不是雕塑家，却塑造着世界上最珍贵的艺术品，从事着“仁而爱人”的事业。只有爱孩子的人，才可以教育孩子;惟有倾注爱心，三尺讲台才会成为梦想起飞的平台。
原苏联著名教育家马卡莲柯说过：“没有爱便没有教育。”冰心老师也说过：“有了爱，便有了一切，有了爱，才有教育的先机。”
有人说，爱是理性的太阳，照耀着世界。“最美女教师”张丽莉为救学生不惜失去双腿，这是舍己为人之爱;大量乡村教师拿着微薄收入坚守课堂，这是克己育人之爱;无数老师一心扑在教学上，送走一届又一届学生，两鬓斑斑无怨无悔，这是敬业成人之爱。爱岗位、爱学生、爱一切美好的事物，每一位好老师都是一张教育的名片，他们看似平凡，却以一生写尽了人间大爱。
在我从教十年的生涯中，我也亲眼目睹了老师们的爱岗、敬业、奉献，亲耳聆听了他们不畏艰苦，孜孜不倦、潜心奋斗于育人工程的感人事迹，亲身感受了那为了祖国和人民、为了孩子，真诚奉献的博大情怀。在学校繁忙的工作中，我看到了老师们的奉献和忠诚，在学校的荣誉室里，面对各种各样的表彰和奖励，我又看到老师们的辛劳和学生的进步成长。忘不了已有花发的老教师们兢兢业业的工作和对青年教师的帮助;忘不了夜晚在办公室灯下，微机前埋头苦干的青年老师;忘不了他们桌子上的教育杂志、厚厚的教案、描写教学论文的稿纸。
随着经济状况改善、教育投入加大，大量现代化教学楼拔地而起，仪器设备不断更新换代，各种教学方法更是让人眼花缭乱。然而，在一些地方和学校，却出现“条件越来越好、教育越来越远”的现象：填鸭式的灌输、没有笑声的课堂、不顾学生感受的“冷暴力”、按成绩分成三六九等的排行榜、忙着跑项目而无心教学的教授“老板”……
陶行知先生曾经告诫，“你的教鞭下有瓦特，你的冷眼里有牛顿，你的讥笑里有爱迪生”。一个冷漠的眼神、一句刻薄的话语、一次不公平的对待，可能会影响孩子的一生。如果没有立德树人的仁心、没有诲人不倦的耐心、没有有教无类的公心，那么这样的教育是没有温度的。正如一些教育界人士的疾呼，许多教师不缺知识，不缺方法，缺的是爱心，缺的是责任心。今天的教育，比以往任何时候都需要回到人本身、关注人的成长。
“每个人都需要爱”，在从事多年的教育工作之后，我深深地体会到这句话中所蕴涵的道理。在爱的世界里，一切都充满了阳光。在平日的教学工作中，我试图以平等的尊重和真诚的爱心去打开每个学生的心门，因为我知道，每一扇门的后面，都是一个不可估量的宇宙，每一扇门的开启，都是一个无法预测的未来。教育是对生命情怀的倾诉与关注的过程,是知识的构建与生成的过程,，是师生为了未来而共同奋斗的过程，是托起希望的过程。我从不敢有丝毫的懈怠，我要将我所知的全部教给我的孩子们，因为我要对得起那些渴望知识的眼睛，那些对我如此信任的心灵。
为人师者，注定与丰功伟绩擦肩，与轰轰烈烈无缘，与大富大贵遥瞰。是的，吾辈本平凡，但静水流深，平凡中孕育着伟大，平凡得气壮山河;生活本平淡，却远非单调乏味的内涵，而是绚烂之极的风光无限。“能走多远，关键看你有多爱”。心中有了爱，就是燃灯者、举火者，他们提供的光亮，足以照耀孩子们的前程，足以照亮我们民族的未来。
教育无他，唯爱与榜样。如今，我依然无悔无怨，努力把这三尺见方的小讲台变成我演绎精彩人生的大舞台。
“学校的目标是培养有独立行动和独立思考的个人，而我，就是用我的知识和经验点燃学生的智慧火花，努力使学生得法于课内，得益于课外”。这是上一学年第二学期刚开始，第一节课一个看上去50来岁的老师(老范)，他第一次上课的开场白。初听此话时有个别学生私下跟我讲了：“觉得很可笑，他用什么点燃我们学习智慧火花?怎么得法于课内，得益于课外?因为我们觉得这压根不可能。”到后来慢慢接触才开始了解到他是一位资历很深的高级工程师，但令我很惊讶的是他却和学生没代沟，也不会因为资历深而不怎么搭理学生，脸上总是挂着很和蔼的笑容，让人觉得很亲切。他从事建筑行业30余年，在这方面有着权威又深厚的经验与知识，专业知识的能力是毋庸置疑的，但是企业教学与学校教学明显有着不一样的地方，从企业工作出来的人对工地都有很多了解，对一些工地上基本性的知识都很了解，但对在校大学生不同，在校大学生对工地认知很少。起初他没注意到这一点，很多基础的东西没讲到，却讲得让学生们觉得有点深，当学生向他反映这一情况后，他果断改变了他的教学方法，从基础抓起，让学生学得明，学得通，并在课堂上与学生互动，私底下与学生交流，了解学生不懂的地方不断完善，尽到自己最大的努力去教好学生，所以赢的同学们的欢迎和尊重。同学们乐意称其为“范工”或“老范”。他实打实在建筑行业从事过各种各样的职务，有着辉煌的行业经历和几十年累积的经验。而现在，他的唯一乐趣就是可以转身投入教育行业，以身作则地培养社会未来的实用型人才。教师就是要爱岗、敬业、肯于奉献，爱岗是敬业、奉献的根本。爱岗敬业，在老范身上体现得淋漓尽致，我觉得他绝对对得起这四个字。
“不单单书本上的知识才是知识，知识还应包括实践型的知识和应用型的知识，而书本教材更多的是提供了理论型的知识”。把学生的学习引向广阔的领域，带给学生的，绝不仅仅是书本上硬生生的文字，而是他亲身经历，多年累积的经验。他昨天的积蕴，是为了学生明天的放飞，还有什么比看着自己的学生飞得更高、更快、更远，更令他值得欣慰的呢?正是他这种理念，让学生们不再是“填鸭式”的接受书本生硬的内容，而是将抽象的概念具体到每一个细节，让他们真正感受到知识的趣味性。
老范常常对他的学生说：“没有不会学习的学生，只有不会教的老师，考试考的不是学生，而是考老师。学生的成功，那是因为学生自身的努力和奋斗;学生的失败，是因为老师自身知识的缺失，没有尽到一个教师授业解惑的职责”。因此，他总是竭尽所能，将他积累的经验传授给学生，课本上没有的，他就率领学生到附近工地去感受现场施工，一一详细地给学生们介绍，坚持项目驱动、案例引导、全过程教学理念。
培训学生参加全国学生“鲁班杯”建筑工程识图技能大赛并取得全国大奖的经历，更是对他教学成绩的又一肯定。从选拔团队开始到选拨出题，以及之后对前十二名的学生进行一对一的面试提问，都看得出他对教育工作的认真态度;对于选拔出的五个参赛培训同学，又制定培训计划，查找准备资料，凡事他都亲力亲为，为参加比赛获奖打下坚实的基础。
他坚持启发式教学，避免注入式教学。主张不在于教学生各种学问，而在于培养学生有爱好学问的兴趣。所以在培训过程中，不是为了比赛来猜题，而是从现行国家“制图标准”人手，狠抓基础知识及电脑操作的培训，找各种各样的习题，让学生自己做，然后自己从中发掘问题，找出自己缺失点，再一起研究讨论加深记忆，从而达到强化训练弥补学识不足的目的。由于教学课程的设置和竞赛的内容对不上号，课堂教授的知识远远不足，所以学生们就要挤出更多的时间来学习，这就等于除了上课时间，基本就是要到培训的办公室集中。老范因为自身实力强，学校为他开设的课程也很多，每天除了备课上课，有时还得例行出差，剩余的就是得辅导学生。培训的时间一坐就是四五个小时，有时晚上培训到十一点多，老范还得去操场独自走走，拉拉肩膀，缓解下工作带来压力。“学生对教师尊敬的惟一源泉在于教师的德和才。”确实，他的为人处世，教学观念，不无让学生们尊敬和爱戴。
参赛培训团队的五个人在长达两个月的培训中各自成长，而最后参赛的队伍只有三个同学代表学校出征，这就意味着要从日夜陪伴的爱徒之中选中三个，其他两人就要无情的被淘汰，这无疑是最残忍的事。这对建立起深厚感情的学子们，必定是很难抉择的。在三次公平的考试过后，范老师力求精益求精，在各自的优点之下寻找爱徒们的不足，优秀的老师必定有自己的远见，即使不舍，也得承受。老范还是在五人中挑选了三个发挥正常的人，敲定最后的参赛队伍。一个好的教师，也是一个懂得心理学和教育学的人，在其他两个女导师都不忍心宣布最终结果时，范老师果断承担起重任，以慈祥平和的态度，让爱徒们都心安理得的接受了最终的结果。 这之后终于迎来了参赛准备阶段，这期间他们不再是紧张压迫的培训，而是要缓解那种对于日渐趋近比赛的紧张感。老范也从之前的严格要求转变成慈祥交谈。由于对学生的信任，他也常常对他们说：“这次比赛，是对我们培训教师的一次考试，也是对你们培训效果的检验，无论实力还是临时应对力，学子们都在培训中得到了充分的提炼。这次比赛，就是让别人知道你们的强大的，你们就是来拿奖的!”从比赛前一天到比赛颁奖结束，老范都跟随在学生的`左右，照顾他们的饮食起居，他的身份从教师又转变为一个无微不至慈父，从比赛前准备、考试注意事项到饮食，休息都那么细腻。比赛中，他在考场外面守候着，寸步不离。比赛结束后，也没有问及学生的考试内容，而是带着学生们去游走散心，把学子们积累的压力释放掉。让学子们感觉到充分的被尊重，被爱戴的感觉。
当他在获知比赛结果的第一时间的时候，不是表现长辈那种教育后辈要胜不骄，败不馁的气势，而是一种比自己获奖了还要高兴的对学子们给予充分的肯定，表现出以学子们为豪的姿态，“这说明我们的教学思路是正确的!”他一直重复的这句话，他又在考虑下一步的教学思路。这一切，让我们真正体会到了范老师就是一个高超的德行、持重、明达、和善的人，同时又具有能够经常庄重、安适、和蔼地和学生交谈本领的人。
此次大赛在住房和城乡建设部人事司的支持下，由土建教指委土建施工类专业分委员会负责组织实施的土建类专业国家级学生技能大赛，全国168所高职院校的504名学生参加了总决赛，最终学生们也在老范的带领下，获得了全国高职院校土建施工类专业学生第二届“鲁班杯”建筑工程识图技能竞赛的最高奖项“团体特等奖”，三名学生分获两个“个人特等奖”和一个“个人一等奖，导师们也各获得“优秀指导教师奖”。力挫全国众多知名纯建筑专业院校，展现我校建工学院力举“以赛促改、促教、促学”培养人才教学模式与方法的实践成效。同时也对当前学校国家骨干校建设工作的推进产生良好效应。
就在这次鲁班杯他带队回来的那天晚上，刚刚好遇到了广州雷暴，飞机延误几个小时，他到达广州校区的时候已是凌晨的5点多钟，他不思疲惫开车2小时赶回珠海，直接到课室给学生上课，想想一个50多岁的老师一昼夜的奔波，还要给学生上课，是多么不容易的一件事，是什么让他这样执着?事后我问他为什么不调课，跟学生说明情况，改日再补这几节课，学生们和学院绝对不会有意见。他只简单朴素的回答了我一句：“我答应学生今天早上给他们上课了，答应学生要上的课一定要去上”。这是一个老师应该有的责任，也是老师对诚信的具体体现。多么简单的一句话却是爱岗敬业最完美的答卷，我想这也是他之所以能赢得那么多学生的尊重的原因吧!
“老范，这道题怎么做;老范，有空过来我宿舍喝茶啊;老范......”。学生们很少叫他范老师，而是很亲切的叫老范。在课堂上他是学生尊敬的老师，教会了学生许多专业知识;在平常生活中他却是学生们的好朋友，让学生们学会怎样更好的为人处事;更像是学生的亲人、长辈，在学生迷茫的时候总会给他们一个适当的提醒，让他们重新找回前进的方向。
这是一个学生和老范之间发生的故事：“我是在大二第一学期的开头一次很偶然的机会跟老范接触的，那个时候我是一名根本不爱学习的学生，大一两学期的排名都在班上排40几名，那时的我就是跟本连书都看不进去的那种，没有一次看书超过15分钟的，当时的我可以说已经完全放弃了我的专业。但我跟老范聊天说：我是一个不会学习，就想着多尝试新鲜事物，赶紧毕业出来工作，学做生意的人。说完这番话之后，范老师却说了一句让我感觉到惊讶又可笑的话，‘我要指导你回到学习的道路上来’。当他说出那句话的时候我心里是觉得这个老师在开玩笑吧?如果你可以，我老妈绝对会很开心，不知道怎么感激你。之后他便利用了我的好奇心给我介绍了一本叫《厚黑学》的书，并跟我说找个时间一起来探讨探讨。神奇的是看不进课本的我却对这本书产生了兴趣，并每天都会有看书的时间，厚厚的一本难懂的书让我啃了很久，三个星期养成一个习惯，慢慢的我开始有了每天看书的习惯，并且在此期间，他基本每节课都会提到我的名字，拿我来举各种例子，使我没法在课堂上走神，或多或少开始听他的课。另一件事让我记忆犹新，我上课捏手机玩，他不但没批评我，居然让我在课桌上捏手机，说在下面捏手机对脊椎不好，这种放养试的方法让我觉得不好意思，慢慢连上课捏手机陋习都没有了，开始专心上课，就连专业的书也开始能认真的看了，我明显感受到整个人学习的心态及兴趣在发生微妙的改变，慢慢的开始从心底面佩服范老师，他不是在开玩笑，他完全做到了。我回来了，真正的回到了学习正道上来，上学期的的成绩在班上排名10多名，比以前进步了20多个名次之多。我敢说没有老范就没有我今天的进步，感谢有你，良师益友的老范。“
是啊，一个与学生亦师亦友，专业知识渊博，实践经验丰富，师德修养如此深厚的教师，又岂能不让学生敬仰和爱戴呢?发生在老范身上的故事，对我而言，亦是一种莫大的启发，他正是我的良师益友。
学生成绩档案表:Student achievement file table 专业:Specialized 培养层次:Raise level 专科:Faculty 学制:Educational system 行政班级:Administrative class and grade 入学时间:Matriculation time 毕业时间:Graduation time 毕业设计:Graduation project 论文:Paper 获得等级考试证书:Obtains the rank test certificate 毕业资格审查:Graduation qualifications examination 教务处印制:School administration office print
Natural Science Social Sciences humanities；humanity；The Humanities；Liberal Arts
基础会计 Basic aounting 财务会计 Financial aounting 货币银行学 Currency and banking 税法 Tax law 成本会计 Cost aounting 当代世界政治与经济 Contemporary world politics and economics 高阶财务会计 Senior Financial Aounting 会计实务 Aounting practice 会计准则 Aounting standard 财务管理 Financial management 国际贸易 International trade 教育学 Education 金融统计 Financial statistics 经济法 Economic law 统计学 Statistics 专业英语 Professional English 财务分析 Financial *** ysis 财政学 Science of finance 管理会计 Aounting for management 管理学 Management science 审计学 Auditing 市场营销 Marketing 心理学 psychics 财务应用文写作 Financial practical writing 会计教学论 Aounting Teaching theory 计算技术 puting technique 就业指导 Employment Guidance 证券投资学 Investment Securities 资产评估 assets asses *** ent 学分 credit hour 毕业实习成绩 graduation practice score 毕业论文题目 Thesis ic 应修学分 Due credit hour 实修学分 Actual credit hour 平均分成绩 Average results 教务处审定意见 examining opinion of educational administration
Deng xiaoping theory and the three represents Computer application Art introduction College English a College English o The world economic and political Foreign literature Overview of munication Television program manufacture Social psychology College English three Documentary creation photography Audio-visual language Film sound art TV clip art TV programs director Television art choreographer Film high-quality goods interpretation Practice and graduation thesis Graduation design
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