常用的三大思维模型
以形象思维为主以抽象思维为辅？
以形象思维为主以抽象思维为辅？
是的。
心理学家皮亚杰提出：“儿童的思维是从动作开始的，切断动作与思维的联系，思维就不能得到发展。”。
尤其是小学阶段的学生，以形象思维为主，抽象思维为辅。
通过多个思维模型，在大脑中建立自己的知识体系和框架，打造思维活动的宫殿，你的认知就会展现在自己面前。
黄金左右脑思维训练？
2-6岁是儿童大脑发育的重要时期。
黄金左右脑思维训练遵循儿童的学习认知规律，经过科学的编排体系，知识由浅入深，联系紧密。
题型丰富多彩，涉及数学、逻辑、几何、比较等模块。搭配童趣的插图，在游戏中提升思维，促进左右脑均衡发展，开发儿童大脑，激发无限潜能，帮助孩子构建思维模型。增强孩子思维的灵活力、创新力。还可以提高孩子提出问题、分析问题、解决问题的能力，有助于孩子逻辑思维的培养，有效提高学习成绩。
思维模型是人们什么时使用的思维框架？
思维模型是人们认识客观世界时所使用的思维框架。
思维模型一般应包括以下各组成因素：(1)思维的目的。(2)思维的过程。(3)思维的材料或结果。(4)思维的监控或自我调节。(5)思维的品质。(6)思维中的认知因素与非认知因素。思维结构是随着事物的发展和人的认识的发展而发展的，同时思维模型对人的认识具有重要作用，因为认识是主体对客体的反映，客体决定认识的内容，而客体对认识的决定作用是通过主体内部的思维模型实现的。
思维序列有哪些？
从认知心理学角度讲，思维包括概括、判断和推理，其中，概念是思维序列的重要元素。思维序列是遵照一定的思维流程，挖掘模拟主体的思维方式，采用序列聚类的方式，以主题为信息组织的基本形式，构建了思维主体的思维模型。思维模型将对陌生领域的初涉人员在信息检索方面提供信息支持。
不同的思维序列有可能具有某些相同的思维片段， 思维序列彼此之间具有一定的相似性。 思维序列之间相似性越大，表明思维序列所代表的问题思考方式相似程度越高， 越有可能聚集成某一类问题。 思维序列聚集的结果将代表某一类问题的横向思考，即为思维主题。
人工智能思维的几大模型？
1、人工智能算法模型——线性回归
到目前为止，线性回归在数学统计中使用了200多年。算法的要点是找到系数(B)的这些值，它们对我们试图训练的函数f的精度影响最大。最简单的例子是y B0 B1 * x，其中B0 B1是有问题的函数
通过调整这些系数的权重，数据科学家可以获得不同的训练结果。成功使用该算法的核心要求是在其中没有太多噪声(低值信息)的清晰数据，并删除具有相似值(相关输入值)的输入变量。
这允许使用线性回归算法来对金融，银行，保险，医疗保健，营销和其他行业中的统计数据进行梯度下降优化。
2、人工智能算法模型——逻辑回归
逻辑回归是另一种流行的AI算法，能够提供二进制结果。这意味着模型可以预测结果并指定y值的两个类别之一。该函数也基于改变算法的权重，但由于非线性逻辑函数用于转换结果的事实而不同。此函数可以表示为将真值与虚值分开的S形线。
与线性回归相同 - 删除相同的值输入样本并减少噪声量(低值数据)即为成功。这是一个非常简单的功能，可以相对快速地掌握，非常适合执行二进制分类。
3、人工智能算法模型——线性判别分析(LDA)
这是逻辑回归模型的一个分支，可以在输出中存在两个以上的类时使用。在该模型中计算数据的统计特性，例如每个类别的平均值和所有类别的总方差。预测允许计算每个类的值并确定具有最大值的类。为了正确，该模型要求根据高斯钟形曲线分布数据，因此应事先去除所有主要异常值。这是一个非常简单的数据分类模型，并为其构建预测模型。
4、人工智能算法模型——决策树
这是最古老，最常用，最简单和最有效的ML模型之一。它是一个经典的二叉树，在模型到达结果节点之前，每次拆分都有“是”或“否”决策。
该模型易于学习，不需要数据规范化，可以帮助解决多种类型的问题。
5、人工智能算法模型——K-Nearest Neighbors
这是一个非常简单且非常强大的ML模型，使用整个训练数据集作为表示字段。通过检查具有相似值的K个数据节点的整个数据集(所谓的邻居)并使用欧几里德数(可以基于值差异容易地计算)来确定结果值的预测，以确定结果值。
这样的数据集可能需要大量的计算资源来存储和处理数据，当存在多个属性并且必须不断地策划时会遭受精度损失。但是，它们工作速度极快，在大型数据集中查找所需值时非常准确和高效。
6、人工智能算法模型——学习矢量量化
KNN唯一的主要缺点是需要存储和更新大型数据集。学习矢量量化或LVQ是演化的KNN模型，神经网络使用码本向量来定义训练数据集并编码所需的结果。如上所述，矢量首先是随机的，并且学习过程涉及调整它们的值以最大化预测精度。
因此，发现具有最相似值的向量导致预测结果值的最高准确度。
7、人工智能算法模型——支持向量机
该算法是数据科学家中讨论最广泛的算法之一，因为它为数据分类提供了非常强大的功能。所谓的超平面是用不同的值分隔数据输入节点的线，从这些点到超平面的向量可以支持它(当同一类的所有数据实例都在超平面的同一侧时)或者无视它(当数据点在其类平面之外时)。
最好的超平面将是具有最大正向量并且分离大多数数据节点的超平面。这是一个非常强大的分类机器，可以应用于各种数据规范化问题。
8、人工智能算法模型——随机决策森林或Bagging
随机决策森林由决策树组成，其中多个数据样本由决策树处理，并且结果被聚合(如收集袋中的许多样本)以找到更准确的输出值。
不是找到一条最佳路线，而是定义了多条次优路线，从而使整体结果更加精确。如果决策树解决了您所追求的问题，随机森林是一种方法中的调整，可以提供更好的结果。
9、人工智能算法模型——深度神经网络
DNN是最广泛使用的AI和ML算法之一。有在显著改善深基于学习的文本和语音应用程序，机器感知深层神经网络和OCR，以及使用深度学习授权加强学习和机器人的运动，与DNNs的其他杂项应用程序一起。
10、人工智能算法模型——Naive Bayes
Naive Bayes算法是一个简单但非常强大的模型，用于解决各种复杂问题。它可以计算出两种类型的概率：
1.每个班级出现的机会
2.给定一个独立类的条件概率，给出一个额外的x修饰符。
该模型被称为天真，因为它假设所有输入数据值彼此无关。虽然这不能在现实世界中发生，但是这种简单的算法可以应用于多种标准化数据流，以高精度地预测结果。