一、孩子学习空手道，意义在哪？

我这么说吧，对于99%的孩子来说，他们少年时代学的课外技能，无论学什么，将来都不会被用来谋生，无论是空手道，跆拳道，武术，还是什么乐器，美术，棋艺这类的，都不会。包括，那些很多家长自以为有用的奥数，课外英语这类东西，满足的也就是家长的虚荣心，如果你的孩子学习不好，记住我的话，那是因为你没遗传给他聪明的基因，而且没有一个好的学习环境。

那么是不是就说明，学这些都没用了？当然不是，让孩子健康快乐地成长，就是目的。这里面的“快乐”，不是那些“用爱发电”的神棍所说的那种“吃饱了睡，睡饱了吃”的快乐，而是在成长中，享受竞争，享受通过努力学到东西，所带来的快乐。

学会每一个新的技术动作，每次升带，每次练的大汗淋漓，都会让孩子发自内心的获得快乐，这种锻炼，会让孩子在以后的生活中，享受这种竞争，而不是碰一下就退缩。

而且，空手道这类的武术，有助于身体协调性的提高的，这样的人所带的个人的气质绝对不一样。

而且练过空手道这样的武术，对一个人的自信的建立绝对有帮助，这种自信是源自内心的，以及和别人对抗中练出来的经验，不会因为一个人表面上的气势，而退缩，不卑不亢的心态，在生活中工作中，绝对是有用的。

另外，虽然空手道，肯定不会像搏击，格斗有很强的实战能力，但是对于普通人来说，在实战中的作用绝对是够用的。

另外有说练这些东西会影响身高的，那就更是耸人听闻了，对身高影响最大的，一个是遗传，一个是营养，很多体育项目中，从事者身高不高的原因，在于项目本身，就更倾向于那些小个的人，比如举重，同样的体重，身高越低的人，举同样重量的难度就越小，还有体操，身高低的人，对身体的控制能力就越好，这也是基本的道理。

再举一些例子，伊布，空手道黑带，身高1米93，道夫龙格尔，欧洲空手道冠军，身高1米96，还有科比小时候在意大利也学过空手道，不是什么高手，“只”是黄带，身高1米98。

而且看看下面，伊布和他父亲的合影，也能看出，伊布比他父亲高不少，所以，起码是没有影响他的身高的。

当然了，除了空手道之外，其他很多的体育项目，都有上述好处，不一定一定要学空手道，不要杠这点。

至于怕，学这种课外的东西，耽误学习的，我只想说，只要不是初三，高三这类的关键节点，花大量时间去学，根本不可能耽误学习，而且只有学习课内知识的童年，是不健康，也不可取的，而且一天中的学习时间，超过一定限度后，盲目地搭时间，也不是学习的正路，几次可以，总这样做，只能说明孩子学习效率太低，要么提高效率，要么就老老实实承认自己笨，就完了。

二、济南学习空手道和泰拳的地方？

没有很理想的空手道道馆，比较好的泰拳俱乐部有山东济南泰格俱乐部、烟台武名泰拳俱乐部，另外听说临沂开了一家临沂志林搏击俱乐部。

三、机器学习的分类？

机器学习是一个比较大的范畴，机器学习包括很多东西，如决策树分析，主成分分析，回归分析，支持向量机，神经网络，深度学习等。你说的流量分类应该是说采用机器学习里面的一些分类算法，如朴素贝叶斯算法，K-means算法（也叫K均值算法），EM算法(也叫期望值最大化算法)等聚类算法。

四、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。

五、机器学习的哲学本质？

机器学习的本质，就在于建立了（原始数据——认知）之间的直接映射，跳出了“知识”的束缚。

机器学习是一种从数据当中发现复杂规律，并且利用规律对未来时刻、未知状况进行预测和判定的方法。是当下被认为最有可能实现人工智能的方法，随着大数据+机器学习的组合，使得机器学习算法从数据中发现的规律越来越普适。

六、机器学习需要的时间？

这个就要看个人情况，985数学系毕业三个月，可以入门。

七、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。

八、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。

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、机器自我学习原理？

机器学习是人工智能的一个子集。这项技术的主要任务是指导计算机从数据中学习，然后利用经验来改善自身的性能，不需要进行明确的编程。

在机器学习中，算法会不断进行训练，从大型数据集中发现模式和相关性，然后根据数据分析结果做出最佳决策和预测。

机器学习应用具有自我演进能力，它们获得的数据越多，准确性会越高。