MBA应该如何学习？
一、MBA应该如何学习？
MBA初试科目有英语二、管理类联考综合素质能力（数学、逻辑、中文写作）。
分享一位已上岸学长的心得（已考上武汉大学）:
数学备考
虽然作为一名理工科毕业生，数学相对来说会感觉容易一些，但实际做题中感觉并不轻松，由于多年不用，忘记的知识点太多，只能是从头开始梳理，上课时听老师讲每一个章节，每一个公式，完成每一次的课后练习。等到慢慢的了解了知识点之后，终于有了一点信心。复习完所有的基础知识点，然后就是第一遍刷题，找出错题对应的知识点，针对薄弱环节再次练习，再进行第二遍刷题，再次查漏补缺，考前一个月刷历年真题（至少两遍）。考前一周就只是复习基本公式，看看真题的错题本。数学只考初高中的知识，所以掌握起来并不是很难，也不用太惧怕它，坦然去面对，沉下心来一点点的学习，终会攻克它的。
逻辑备考
逻辑对于我来说就是一个巨大的挑战了，之前从未接触过这一学科，第一次上逻辑课如同听天书一般，完全不能理解逻辑居然还有推导公式，还有各种符号。既然是一门新学科，那就只有从零学起，买了基础学习资料，一章节一章节的看，做完每一章对应的练习。这个过程既漫长又痛苦，心里非常焦急但进度却很缓慢。但是当做完最后一个章节练习的时候就发现一切等待都是值得的，终于对逻辑有了一个全新的认识。之后就开始了刷题，前前后后加上真题一共做过近2000道逻辑题。逻辑刷题一直持续到考前一天，保持这种感觉很重要。
中文写作备考
中文写作应该是相对比较容易的一部分，任老师的课把框架讲的都很清楚，很详细明了，也很容易理解和运用，感觉只要按照任老师要求的结构形式去写就行了，平时多准备一些素材，整理好文章结构，考场上把作文写完就是胜利。注意考场中数学和逻辑可以少做几道题，一定要把中文作文写完。
英语二备考
英语考试是我最担心的部分，由于基础不好再加上大学毕业之后就完全不使用，因此对于英语考试完全没有信心。而且英语是需要平时不断的积累才能提高，短期冲刺并不会有明显的效果。但是既然决定好了考研，就必须啃这块最硬的骨头，我只能尽自己最大的努力去复习。我是从背基础词汇开始的，然后整理真题阅读理解文章中的生词，一个一个的去背。英语没有做很多练习，认真上好每一节课，考前一个月开始整理自己的作文模版，之后就是背作文。直到进考场，还是没有背完所有的单词，三个月的时间有点短，只能做好我所能做好的一切了。
二、高中应该如何学习？
1、地毯式扫荡
先把该复习的基础知识全面过一遍，要有蝗虫精神，所向披靡一处不留。
2、融会贯通
找到知识之间的联系。追求的是从局部到全部，从全局中把握局部。
3、知识的运用
做题，做各种各样的题。力求通过多种形式的解题去联系运用知识。
4、捡"渣子"
即查漏补缺。通过复习的反复，一方面强化知识，强化记忆，一方面寻找差错，弥补遗漏。
5、翻饼烙饼
复习犹如“烙饼”，记忆也需要强化，不反复强化也难以记牢。
6、基础、还是基础
在有限的复习时间内我们要做出明智的选择，那就是要抓基础。要记住：基础，还是基础。
7、学文科，要“死”去“活”来
不单学历史，学地理、学政治，以至学理化生物，都需要“死”去“活”来。
8、“试试就能行，争争就能赢”
考试要有一个良好的心态，要有勇气。“试试争争”是一种积极的参与心态。
9、合理安排时间
早做准备，后期就不会觉得紧张。阶段性的时间分配，要注重各科要平衡用力。
10、实力+心理
高考从根本上说是对一个人的实力和心理素质的综合考察。
11、考试发挥
复习是积蓄实力积蓄本钱，考试则是要求发挥得淋漓尽致，赚得最大的效益。
12、“强科更强，弱科不弱”
复习的策略，就是扬强扶弱，强的里面不要有“水分”，弱的里面还要有突破。
13、班里的学习氛围很重要
班级就像家庭，好朋友臭味相投，压力之下都能快乐地学习。
14、记住该记住的
该记的只好记住，可是，能够不记的就不要去记忆。
15、过度复习法
“过度复习法”记忆有一个“报酬递减规律”，即随着记忆次数的增加，复习所记住的材料的效率在往下降。
16、“题不二错”
复习时做错的题，一旦搞明白，绝不放过。
17、要掌握考试技能
基础题，全作对;一般题，一分不浪费;尽力冲击较难题，即使做错不后悔。
18、别把高考想象得可怕
高三要有好感觉，不痛苦，很充实。只要从现在开始都来得及，努力一定是会有回报的。
19、对试题抱一种研究的态度
淡化分数意识，可能是缓解紧张心理的妙方。有一颗平常心比有一颗非常心有时更有利。
20、多出妙手不如减少失误
特别是对那些成绩比较好的学生，要取得出色的成绩，创造高分，减少失误是至关重要的!
21、提高听课效率是最重要的学习方法
我们一天中的大部分时间都是用来听课的，提高听课的效率，比任何学习方法都重要。
22、不把作业带回家做
作业什么的争取不带回家做，这样回到家的时间就可以做自己想做的事。
23、喜欢做笔记
把笔记整理的工整、全面，知识体系的把握、知识脉络的梳理和回顾非常重要。
三、什么是学习和机器学习？
机器学习(Machine Learning)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能，它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径。
学习，是指通过阅读、听讲、思考、研究、实践等途径获得知识和技能的过程。学习分为狭义与广义两种：狭义：通过阅读、听讲、研究、观察、理解、探索、实验、实践等手段获得知识或技能的过程，是一种使个体可以得到持续变化（知识和技能，方法与过程，情感与价值的改善和升华）的行为方式。例如:通过学校教育获得知识的过程。广义：是人在生活过程中，通过获得经验而产生的行为或行为潜能的相对持久的方式。次广义学习指人类的学习。
四、机器学习是从哪里学习？
机器学习是从数据中学习的。它利用算法和统计模型来分析数据，发现数据中的模式和规律，从而生成预测模型和决策模型。
机器学习有监督学习、无监督学习和强化学习等不同的学习方式，可以应用于各种不同的领域，如自然语言处理、计算机视觉、音频信号处理和金融等。
机器学习的数据来源可以是结构化数据和非结构化数据，如图像、文本、音频和视频等。
五、机器学习包括？
机器学习
机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。
六、涂料新手应该如何学习？
想成为销售高手，最重要的是实践。不过实践也需要理论的指导才行！ 新手涂料涂料销售人员必须知识 新手涂料销售人员该学习的东西很多，那么什么东西是必须学的呢？ 学习产品知识，掌握产品知识——这是新手涂料销售人员必须的东西！ 为什么这么说？ 道理很简单。产品是销售人员最重要的“销售道具”和销售要素。没有产品，销售人员无法开展任何形式的销售工作，当然更谈不上取得销售业绩。 销售人员必须学习产品知识，学会产品知识，掌握产品知识，懂得产品，才能给客户进行推介，才能逐步熟悉这个市场、这个领域，才能赢得客户的尊重和信任，才能取得销售业绩，获得回报。 销售人员如果不懂产品，那么即便他有三头六臂，也是有劲使不上，因为他不知道怎么介绍产品，客户也不知道这个产品有什么优点、好处，更不会购买这个产品。这样下来，销售人员当然是业绩全无，只能黯然离场。 毫不夸张的说：懂产品，是新入职的销售人员最该学的一门“功课”，也是必须要过的一门“功课”！ 新手涂料销售人员必须学习产品知识，掌握产品知识，这个道理大家都明白，也都在实践；但是笔者为什么还要在这里再次强调呢？并且刻意说“新入职的销售人员最该学什么？” 因为“知易行难”，很多时候我们都没有做到这一点。 君不见： 很多企业，对待新手涂料销售人员，都是花费三五天、十天半个月培训企业文化、企业历史、企业“完善而科学”的规章制度；甚至还有大量企业组织新员工参加军训、封闭式拓展培训，等等； 很多企业，给新手涂料销售人员做培训，主要讲述的是忠诚、团队合作、勤奋、努力…… 很多企业，给新手涂料销售人员上的第一堂课就是“销售技巧”，并且视之为成功的“宝典”； 很多企业，尊崇“实践出真知”，给新手涂料员工简单沟通后，马上就安排员工去市场“实地操练”，“从实践中获得知识，从实践中挑选人才”…… 笔者从来不否认：上述各种做法各有其独特的价值和优势；然而，对于新入职的销售人员来说，笔者坚持认为，他们最该学的还是产品知识！ 学会了产品知识，他们才有信心与客户沟通，更好的“接触一线”、“实践操作”，从实践中得到锻炼和提高。 更多涂料信息可以来中国涂料网。
七、学习炒股应该如何入门？
一，学习股票知识和炒股票技术；
二，建立一套投资策略，端正投资心态；不可有一夜暴畗心理；
三，合理控制好仓位，设立好盈亏止损点；
四，最好在网上有半年以上模拟炒股，再在有实盘经验的老师指导下操作实盘！
八、bert属于深度学习还是机器学习？
bert属于深度学习，用到了12层transformer神经网络，参数上亿。
九、机器学习算法和深度学习的区别？
答：机器学习算法和深度学习的区别：
1、应用场景
机器学习在指纹识别、特征物体检测等领域的应用基本达到了商业化的要求。
深度学习主要应用于文字识别、人脸技术、语义分析、智能监控等领域。目前在智能硬件、教育、医疗等行业也在快速布局。
2、所需数据量
机器学习能够适应各种数据量，特别是数据量较小的场景。如果数据量迅速增加，那么深度学习的效果将更加突出，这是因为深度学习算法需要大量数据才能完美理解。
3、执行时间
执行时间是指训练算法所需要的时间量。一般来说，深度学习算法需要大量时间进行训练。这是因为该算法包含有很多参数，因此训练它们需要比平时更长的时间。相对而言，机器学习算法的执行时间更少。
十、机器学习高校排名？
清华大学，北京大学，中国人民大学，复旦大学