写心得体会可以帮助我们更好地反思自己的行为和决策，我们在写好心得之后，可以让自己得到成长，以下是好文溜溜小编精心为您推荐的砂的筛分析实验心得5篇，供大家参考。
砂的筛分析实验心得篇1
这几天，我们精细班开始了为期一周的有机化学实验，总共有四个实验，其中包括：《重结晶提纯乙酰苯胺》、《乙酸正丁酯的制备》、《1—溴丁烷的制备》和《乙酰苯胺的制备》。
对于这次的实验，我们不在像以前做实验时的那种松散态度了，因为实验的难度相对以前偏难了，而且还存在着一定的危险性。因此，同学们对这次试验非常认真，每个组的成员都在认真负责的做好每一件事情。
在这几次试验中我们遇到了一些比较新鲜的仪器，比如：保温漏斗、减压抽滤装置等。对于这些新的仪器，老师都是认认真真的叫我们怎样去使用，怎样的不当会造成什么样的危险。由此也可看出老师对实验的严谨以及对我们学生的负责。
在这次试验当中，我学到了很多东西，加强了我的动手能力，并且培养了我的独立思考能力。以前做实验的时候，我都是大部分丢给同伴做的，现在自己也跟着一起做，感觉真的很不错，在实验过程中看着那些自己做的实验感觉很满足，也很有成就感，里面有一些实验现象也很有趣。还有就是我觉得不管什么事还是多动动手好，你只会说不会做那不就等同于纸上谈兵吗。所以，我觉得这次实验非常有作用，及培养了学生的动手能力有锻炼了学生之间的合作精神
砂的筛分析实验心得篇2
在遥远的过去，有一个孤独的村落，村落中的女孩出嫁时，女方不收彩礼，但是要求男方必须能够当场回答出女方提出的一个学术问题。
这次，女方提出的问题是：“请男方简述一元线性回归分析的原理及其应用范围”。
男方回答：“一元线性回归分析属于一种回归方法应用的简单情况。研究一个随机变量y是另一个变量x(普通的或随机的变量)之间关系的一种统计方法。在某些问题(包括思维问题〉中,带有“原因”性质的自变量x，和带有“结果”性质的因变量y之间,如果大体上具有线性关系的话,则研究y与r间统计关系的回归方法，就叫做一元线性回归方法。这里的一元是指自变量工只有一个。
例如，在一定范围内，小麦的亩产量y和每亩施肥量x之间，可认为大体上是具有线性关系的。由于y还会受到其他变量的可预见和不可预见因素的影响，所以，更确切的是应该把y表示为: y=a+bx+c。这里c是个随机变量,常称为随机误差,它反映了除肥料外,其他不可控制或未加控制的因素的影响。这个方程称为一元线性回归方程，其中a、b都是未知数,b为因变量y对自变量x的回归系数,a为常数项。它们的值取决于观测样本的统计估算。常用的一种统计估算法是最小二乘法。
线性回归方法是一类应用很广的统计分析模型,有相当多的回归问题,可以通过引入新变量等方法,转化为线性回归方程。例如非线性回归方程y=a+blogx+c,如果令r=logx.就可得到线性回归方程y=a十br十t。利用一元线性回归方法，可以从大量的统计数据中找到两变量之间所存在但不明显和直接表现出的线性关系。它是人们从思维上去找寻并把握对象事物之间变化规律的一种很重要的方法。”
女方对男方的回答很满意，于是马上定下了婚约。
砂的筛分析实验心得篇3
本文主要讲述的内容是线性回归，它是一种回归拟合问题，会对连续性数据做出预测，而非判别某个样本属于哪一类。
本文主要包括的内容有如下几部分：
回归预测，回归预测，说到底就包括两个部分。
一个是回归（拟合），另一个是预测。回归是为预测做准备或者说是铺垫，只有基于已有的数据集我们才能构建一个的回归模型，然后根据这个回归模型来处理新样本数据的过程就是预测。
而线性回归就是我们的回归模型属于线性的，也就是说我们样本的每个属性特征都最多是一次的（进来的读者 应该都知道吧）
为了让读者对线性回归有个基本的了解，我们来聊聊小姐姐的相亲故事。
故事是这样的。
在很久很久以前，有位小姐姐打算去相亲，她比较在意对象的薪资情况，但这种事情也不太好意思直入主题，你说是吧？所以呢，她就想着通过相亲对象本身的属性特征来达到一个预测薪资的目的。
假如说这位小姐姐认为对象的薪资主要有两个部分的数据的组成，分别是对象的年龄和头发量。对此，小姐姐想要构建出这么一个关于薪资的线性模型：
中文形式的描述就是：
所以呢，小姐姐现在的目的就是想要得到这么一个东西
的值，然后观察和询问相亲对象的发量以及年龄，就可以根据这个线性模型计算得出其相亲对象的薪资情况。
那么，该如何得到
的值呢？？？就在小姐姐脑阔疼得厉害之时，我是这么手握手教小姐姐的：“小姐姐，你可以先相亲1000个对象，观察并询问对象的发量和年龄之后，然后通过社会工程学来得到他的薪资情况。有了这1000组对象数据之后，你就能训练出
的值，从而得到误差达到最小值的这个线性模型”
小姐姐听完我的讲述之后，真的是一语惊醒梦中人啊，心想：妙啊，就这么干！！！
以上例子中的内容纯属我胡扯，只为描述线性回归的过程，不代表任何观点。
通过上述小姐姐的相亲故事，相信大家都已经对线性回归的过程有了一个基本的认识，而要具体操作线性回归，我们还需明白一个在机器学习领域中比较重要的算法，也就是梯度下降算法。
要理解梯度下降算法，我们可以将其类比成一个人下山的过程，这也是我们理解梯度下降算法时候最常用的一个例子，也就是这么一个场景：
有个人被困在山上，他现在要做的就是下山，也就是到达山的最低点。但是呢，现在整座山烟雾缭绕，可见度非常的低，
所以下山的路径暂时无法确定，他必须通过自己此刻所在地的一些信息来一步步找到下山的路径。此时，就是梯度下降算法大显身手的时候了。具体怎么做呢？
是这样的，首先会以他当前所在地为基准，寻找此刻所处位置的最陡峭的地方，然后朝着下降的方向按照自己的设定走一步。
走一步之后，就来到了一个新的位置，然后将这个新的位置作为基准，再找到最陡峭的地方，沿着这个方向再走一步，如此循环往复，知道走到最低点。这就是梯度下降算法的类别过程，上山同理也是一样，只不过变成了梯度上升算法。
梯度下降算法的基本过程就类似于上述下山的场景。
首先，我们会有一个可微分的函数。这个函数就类似于上述的一座山。我们的目标就是找到这个函数的最小值，也就是上述中山的最低点。
根据之前的场景假设，最快的下山的方式就是找到当前位置最陡峭的方向，然后沿着此方向向下走，在这个可微分函数中，梯度反方向就代表这此山最陡峭的方向，也就是函数下降最快的方向。因为梯度的方向就是函数变化最快的方向(在后面会详细解释)
所以，我们重复利用这个方法，在达到一个新的位置之后，反复求取梯度，最后就能到达局部的最小值，这就类似于我们下山的过程。
而求取梯度就确定了最陡峭的方向，也就是场景中测量方向的手段。那么为什么梯度的方向就是最陡峭的方向呢？接下来，我们从微分开始讲起：
对于单变量微分来讲，由于函数只有一个变量，所以此时的梯度就是函数的微分，所代表的意义就是在该点所对应的斜率。
对于多变量函数来讲，此时的梯度就不再是一个具体的值，而是一个向量。我们都知道，向量是有方向的，而该梯度的方向就代表着函数在指定点中上升最快的方向。
这也就说明了为什么我们需要千方百计地求取梯度！我们需要到达山底，就需要在每一步观测到此时最陡峭的地方，梯度就恰巧告诉了我们这个方向。
梯度的方向是函数在给定点上升最快的方向，那么梯度的反方向就是函数在给定点下降最快的方向，这正是我们所需要的。所以我们只要沿着梯度的方向一直走，就能走到局部的最低点！
现在，我们不妨通过代码来模拟实现这个过程。假如说，我们现在的目标函数是：
则其对对应的梯度为：
对此，我们可以通过如下代码来模拟梯度下降的过程，以寻找出到达最低点时候的 x 值：
通过上述代码，我们可以发现，当函数值达到最低点的时候，此时我们的 x=-0.9999517797740893，与我们手动计算的 x=-1基本可以划等号，这就是梯度下降所解决的问题。
针对上述代码，这里我们主要说两个点：
①：x_new = x_old - learning_rate * gradient(x_old)
在前进过程中更新x_new的时候，是通过x_old来进行的，之所以在梯度前加一个fuhao，主要是为了朝着梯度相反的方向前进。
梯度的反方向就是函数在此点下降最快的方向。那么如果是上坡，也就是梯度上升算法，此时x_new的更新过程也就不需要加上fuhao了。
至于什么时候是梯度上升，什么时候是梯度下降，这个是根据我们实际情况是求最小值，还是最大值来决定的。
②：learning_rate
learning_rate在梯度下降算法中被称作为学习率或者说是步长，意味着我们可以通过learning_rate来控制每一步走的距离，其实就是不要走太快，从而错过了最低点。
同时也要保证不要走得太慢，导致我们打到最低点需要花费大量的时间，也就是效率太低了，需要迭代很多次才能满足我们的需求。所以learning_rate的选择在梯度下降法中往往是很重要的！
需要合理的选择learning_rate值，一般来讲可取0.01，具体问题还需具体分析。
总而言之，梯度下降算法主要是根据函数的梯度来对x的值进行不断的更新迭代，以求得函数到达最小值时候的x值。
当然了，以上是该算法的一般形式，同时各位研究者也是提出了一些梯度下降算法的变种形式，主要有以下三种：
我们都知道，人的大脑中包含了大量的神经元细胞，每个神经元都通过树突来获取输入的信号，然后通过轴突传递并输出信号，而神经元与神经元之间相互连接从而构成了巨大的神经网络。生物神经元的结构如下图所示：
图片来源：维基百科
1943年，心理学家沃伦·麦卡洛克(warren mcculloch)和数理逻辑学家沃尔特·皮茨(walter pitts)通过对生物神经元的研究，提出了模拟生物神经元机制的人工神经网络的数学模型，这一成果被美国神经学家弗兰克·罗森布拉特(frank rosenblatt)进一步发展成感知机(perceptron)模型，这也是现代深度学习的基石。
我们从神经元的结构出发，来模拟这个神经元的信号处理过程。
如下图a所示，神经元输入向量
，经过函数映射：fθ：x->y 后来得到y，其中θ为函数f的自身参数。在这里，我们考虑一种简化的情况，也就是线性变换：
因为其中的w和x都是向量，所以我们将其展开为标量形式可表示为：
上述计算的逻辑过程可通过下图b直观展现
以上神经元含有多个输入，为了方便理解，我们不妨进一步简化模型，此时的n=1，即我们假设该线性模型为：y=wx+b其中 w 体现的是模型的斜率，而b体现的是截距，或者在这里我们说是偏置。
我们知道，对于一条直线来讲，我们只需要已知两个点，求解二元一次方程组，就能得到该直线的具体表达式，也就是求解出 w,b 的值。
理想状态下的确是这样的，但是现实总是残酷的，我们所获取到的数据可能存在一定的误差，此时我们就根本无法构建出这么一条完美的直线来切合这些数据点。我们不妨用 ε 来表示该观测误差，假设该误差满足
的高斯分布，则我们的模型可转换为：
虽然我们不可能通过一条直线来完美的通过这些数据点，所以我们现在的需求就是尽可能找到这么一条直线，使得所有数据点到这条直线的“距离”最小，那么得到的这条直线就是我们比较满意的模型。
那么如何衡量所有数据点到达这条直线的“距离”最小？如何衡量这个模型的“好”与“不好”呢？这个时候就需要引出我们的损失函数了，
一个很自然的想法就是求出当前模型的所有采样点上的预测值与真实值之间差的平方和的均值来作为这个模型的损失函数，也就是我们常常所提到的均方误差，损失函数 l 表达如下：
当我们的损失函数计算的值比较大的时候，此时说明该直线的拟合效果并不好，当我们的损失函数计算的值比较小的时候，说明此时的拟合效果达到了一个不错的程度。
所以，我们不妨令损失函数值达到最小时，此时的模型参数为
，则为：
读到这里，各位看官是不是知道下文如何走笔的了。没错，接下来就是通过梯度下降算法来求解该损失函数的最小值，
对此，我们需要求解出损失函数分别对 w,b 的偏导，求解过程如下：
即：
得到偏导之后，我们就可以根据旧的 w,b 更新得到新的 w,b ，这就是一次更新迭代过程。更新之后，我们再次重新计算偏导并更新参数，如此不断循环往复，知道我们计算的损失函数的值得到一个我们可接受的范围，即达到了我们的目的。
下面，我们通过代码来模拟实现这个过程。
运行结果如下，可以看出数据分布大致可通过一条直线来进行拟合：
根据数据和当前的w、b值计算均方误差""" explain: 计算均方误差 parameters: x_data: 数据样本的一个属性 y_data: 数据样本的另一个属性 w_now: 当前的w参数 b_now: 当前的b参数 return: mse_value: 均方误差值"""def calc_mse(x_data, y_data, w_now, b_now): x_data, y_data = np.mat(x_data), np.mat(y_data) _, data_number = x_data.shape return np.power(w_now * x_data + b_now - y_data, 2).sum() / float(data_number)单次对w、b参数进行更新迭代""" explain: 更新迭代一次w、b parameters: x_data: 数据样本的一个属性 y_data: 数据样本的另一个属性 w_now: 当前的w参数 b_now: 当前的b参数 learning_rate: 学习率 return： w_new: 更新迭代之后的w b_new: 更新迭代之后的b"""def step_gradient(x_data, y_data, w_now, b_now, learning_rate): x_data, y_data = np.mat(x_data), np.mat(y_data) w = (w_now * x_data + b_now - y_data) * x_data.t * 2 / x_data.shape[1] b = (w_now * x_data + b_now - y_data).sum() * 2 / x_data.shape[1] return w_now - w * learning_rate, b_now - b * learning_rate多次迭代更新w、b（外循环）""" explain: 多次迭代更新w、b（外循环） parameters: x_data: 数据样本的一个属性 y_data: 数据样本的另一个属性 starting_w: 初始的w参数 starting_b: 初试的b参数 learning_rate: 学习率 max_iter：最大迭代次数 return： w：得到的最终w b: 得到的最终b loss_list： 每次迭代计算的损失值"""def gradient_descent(x_data, y_data, starting_b, starting_w, learning_rate, max_iter): b, w = starting_b, starting_w loss_list = list() for step in range(max_iter): w, b = step_gradient(x_data, y_data, w, b, learning_rate) loss = calc_mse(x_data, y_data, w, b) loss_list.append(loss) return w, b, np.array(loss_list)拟合结果的可视化""" explain: 拟合结果的可视化 parameters: x_data: 数据样本的一个属性 y_data: 数据样本的另一个属性 w: 拟合得到的模型w参数 b: 拟合得到的模型b参数 loss_list: 每次更新迭代得到的损失函数的值"""def plot_result(x_data, y_data, w, b, loss_list): from matplotlib import pyplot as plt %matplotlib inline plt.subplot(2, 1, 1) plt.scatter(x_data, y_data) x_line_data = np.linspace(-10, 10, 1000) y_line_data = x_line_data * w + b plt.plot(x_line_data, y_line_data, "--", color = "red") plt.subplot(2, 1, 2) plt.plot(np.arange(loss_list.shape[0]), loss_list) plt.show()程序运行结果如下：
从上方的运行结果来看，我们可以分析得到线性回归模型的拟合效果还不错，完全能够体现出数据的分布规律。
另外，通过损失函数的变化图以及具体数值，我们可以观察到，前期损失值的变化非常的大，到了后期基本居于平缓，
看比如说第一次到后面计算的损失值分别为14.215、4.0139、1.941188…..,这就是梯度下降法所体现出来的效果，也就是说我们的损失函数值越大，我们梯度下降法优化的效果也就越明显。
完整代码：
以上就是本文线性回归的全部内容了，
这里我们对线性回归做一个简单的总结：
优点：结果比较容易理解，计算上并不复杂，没有太多复杂的公式和花里胡哨的内容缺点：对非线性的数据拟合不好，时间复杂度还有一定的优化空间适用数据类型：数值型和标称型数据
我是老贤，爱专研，爱分享，热衷于各种技术，学习之余喜欢下棋、听音乐、聊动漫，希望借此一亩三分地记录自己的成长过程以及生活点滴，也希望能结实更多志同道合的圈内朋友！
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砂的筛分析实验心得篇4
物理学是建筑在实验基础上的一门科学，在中学物理教学中，建立物理概念和规律，都是通过实验实现的。教育研究资料表明：人从外界所接受的信息绝大多数是从视觉通道进入的，也就是说，人的大量知识是通过观察获得的。在教学中，积极引导学生认真观察、科学思维，借助实验中生动的、直观的鲜明的效果能将学生引入五彩缤纷的物理世界。怎样才能取得良好的实验效果呢?这就要需要创新。
做为初中学生，刚接触物理，对这门课充满了好奇，他们满足于被新奇的物理现象所吸引，希望看到鲜明、生动的物理现象和物理实验。例如：在组织物理八年级上册的第一节课的教学时利用酒精灯煮鱼这样一个实验。学生们根据自己生活的经验，认为鱼只能生活在常温下的水中，当他们看到加热烧瓶颈部直至水沸腾而金鱼却安然无恙的游来游去时，学生们惊奇不已，发生浓厚的兴趣。适时马上让他们根据现象提出心中的疑问，他们会非常踊跃。在教学中由于我的粗心，用手直接拿了烧瓶地瓶口，手顿时被烫得变了颜色，出现了很大的一个水泡，疼得直想哭，不过当时心理突然有一种想法“学生是不是怀疑实验的真实性呢?”，于是我把受伤的手给学生们看，他们的心又一次受到了震撼。我提问“有没有学生怀疑这个烧瓶瓶口的温度”时，学生们起先犹豫了一下，接着斩钉截铁地回答“起先有现在没有了”。有的同学说：“老师你真伟大，亲身实验给我们看。”显然他们对物理这门课已经产生了兴趣，虽然这种兴趣只停留在现象本身，并未产生探索这些物理现象原因的需要。但是在以后的学习中他们表现出了极大的热情。
为学生创造条件做实验，有的学生对物理有操作兴趣，他们要求通过自己的活动对自然现象和实验结果施加影响。我曾经让学生利用业余时间自己动手制作天平和弹簧测力计等小制作，结果90%的学生都做了。这说明对动手操作具有浓厚的兴趣的学生是很多的，因此在设计课堂教学时我常常安排许多学生亲自动手的实验。例如：在组织“探究水的沸腾现象”的教学时，在课的开始我安排用“纸锅烧水”这个实验。学生凭自己的经验认为一点就能燃烧的纸，折成小纸盒装入水放在酒精灯上烧时，纸盒肯定会被烧破。
考虑到学生对物理有操作兴趣，我决定让每个学生都亲自动手做这个实验，当他们看到通过自己的实验“纸锅”真的把水烧开而并没有被烧破时，他们在惊叹的同时也对本课的探究产生了浓厚的兴趣。在本课接下来的“水的沸腾现象”的探究中，他们在观察水的沸腾现象的时候都出奇的仔细和认真。“观察和实验”是学生学好物理这门课的保证，兴趣和爱好就要靠为师来培养。做为教师的任务就是传授知识，培养学生的学习兴趣。
砂的筛分析实验心得篇5
透过一个学期对《计算机网络实用技术》这门课程的学习，对于我来说它已不陌生。首先对于课程安排，感觉很紧凑，几乎不遗漏任何的知识点。理论总在实验和机试前，这样有利于我们学生理解新知识的灌输，而且把理论运用自如。每理论课后，老师总不忘留出十几分钟的时间给我们思考的空间。其次是对于教学，感觉老师讲课的思路很清晰，运用课件的形式讲课，很有概括性，重点“一针见血”，易于给我们把握住知识的主次。跟着老师的教学步骤，我们慢慢吃透了课本上的知识，老师偶尔形象及幽默的比喻，易于理解理解，感觉不到课堂的枯燥，实验前，老师总会给足够的时间给我们预习。分成小组的形式，让我们构成合作的团体，实验中不仅仅让我获得知识，更锻炼了我们同学之间的合作。实验中学会了“双绞线的制作与测试”、“ip地址规划与管理”、“对等网络组网”等等。即使操作上，我们学会了开通博客、;windows2000server的安装”等等。实验后的实验报告让我们有了总结回顾的效果。计算机网络是计算机技术和通信技术相互结合、相互渗透而构成的一门新兴学科。21世纪的我们，务必学好科学技术才能站得住脚!在实验中，让我们体会到合作的重要性!!!!实验前做好准备，要了解实验目的的要求，要详读实验的步骤，实验过程要谨慎仔细等等。
相信以后更认真，努力的学习，必须能够使自己的知识更全面。
1.这个学期我们学习了测试技术这门课程，它是一门综合应用相关课程的知识和资料来解决科研、生产，乃至人类生活所面临的测试问题的课程。测试技术是测量和实验的技术，涉及到测试方法的分类和选取，传感器的选取、标定、安装及信号获取，信号调理、变换、信号分析和特征识别、诊断等，涉及到测试系统静动态性能、测试动力学方面的思考和自动化程度的提高，涉及到计算机技术基础和基于labview的虚拟测试技术的运用等。
课程知识的实用性很强，因此实验就显得十分重要，我们做了金属箔式应变片：单臂、半桥、全桥比较，回转机构振动测量及谱分析，悬臂梁一阶固有频率及阻尼系数测试三个实验。刚开始做实验的时候，由于自己的理论知识基础不好，在实验过程遇到了许多的难题，也使我感到理论知识的重要性。但是我并没有气垒，在实验中发现问题，自己看书，独立思考，最终解决问题，从而也就加深我对课本理论知识的理解，到达了“双赢”的效果。
实验中我学会了单臂单桥、半桥、全桥的性能的验证;用振动测试的方法，识别一小阻尼结构的(悬臂梁)一阶固有频率和阻尼系数;掌握压电加速度传感器的性能与使用方法;了解并掌握机械振动信号测量的基本方法;掌握测试信号的频率域分析方法;还有了解虚拟仪器的使用方法等等。实验过程中培养了我在实践中研究问题，分析问题和解决问题的潜力以及培养了良好的工程素质和科学道德，例如团队精神、交流潜力、独立思考、测试前沿信息的捕获潜力等;提高了自己动手潜力，培养理论联系实际的作风，增强创新意识。
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