【活动】我在美国上机器学习(Machine Learning)课程的感受和总结

上完这门课、或者还在上课的同学，交流一下在美国上这门课程的感受和总结吧？

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1）你在国内上过这门课程以及要求的prerequisite courses吗？在国内的时候，学的很烂，还是自己觉得还不错？
2）从这个问题开始，均针对美国上课。你是在美国的第几个学期上这门课的？你觉得这门课程难度如何？比你想象的难还是容易？难在哪里？或者为毛你觉得很简单？
3）上课做了哪些project或者大作业？能大体说一下情况都是做的啥吗？
4）哪个project或者大作业你印象最深刻？你是咋做出来的、或者是如何栽倒的？有啥经验感受想说出来？
5）你班里大约有多少人同时上这个课程？有几个TA/Grader帮忙？你觉得你在需要的时候，得到了帮助吗？
6）你了解班里的分数分布吗？中国学生一般成绩如何，或者做project、大作业情况如何，你了解吗？
7）期中或者期末考试是闭卷还是开卷？难度大吗？临时抱佛脚突击有用吗？
8）如果你有机会可以重上这门课程，你在什么方面会做的不同？
9）你觉得这门课程有用吗？学到了什么东西？
10）介意说一下你是哪个学校什么专业的吗？介意说一下老师的名字吗？再次提醒，可以设置积分限制

注：欢迎各位的按照我这个格式起标题+内容另起新帖子，其实整个帖子可以copy，只需要替换标题里的课程名称

CSE 512 Machine Learning
1）你在国内上过这门课程以及要求的prerequisite courses吗？在国内的时候，学的很烂，还是自己觉得还不错？
Prerequisite就是数理统计和线性代数，大家都上过的。本科经济学专业用的不多都忘了。

2）从这个问题开始，均针对美国上课。你是在美国的第几个学期上这门课的？你觉得这门课程难度如何？比你想象的难还是容易？难在哪里？或者为毛你觉得很简单？
在美国第三个学期上的。比想象的略难。难的原因有三点：
•        自己第一次学
•        老师讲太快
•        建议的textbook更难

3）上课做了哪些project或者大作业？能大体说一下情况都是做的啥吗？
有4个作业+一个期末project。4个作业的内容都是用Matlab实现一些经典的Machine Learning的模型，会给一些帮助文件。
•        Logistic Regression
•        Gaussian Mixture Model
•        SVM
•        Conditional Random Field 识别图片动作 （GIF）
期末会给一个参考的project list，你也可以选自己喜欢的做。最好能有一些自己的idea。

4）哪个project或者大作业你印象最深刻？你是咋做出来的、或者是如何栽倒的？有啥经验感受想说出来？
比较难的一个是CRF那个作业，因为模型比较复杂，Optimization不是很有把握，所以写好程序后每次运行的收敛程度不同。最后就选了个public board结果最好的submit。最后排名还是很靠前的。

5）你班里大约有多少人同时上这个课程？有几个TA/Grader帮忙？你觉得你在需要的时候，得到了帮助吗？
这门课全班可能有接近100人上课了。因为自己几乎没有去找过TA，所有没有感觉。

6）你了解班里的分数分布吗？中国学生一般成绩如何，或者做project、大作业情况如何，你了解吗？
分数分布不清楚，但是认识的中国学生基本都有A。

7）期中或者期末考试是闭卷还是开卷？难度大吗？临时抱佛脚突击有用吗？
闭卷考试，难度中等，题目很多，所以综合还是很难的。主要是考的面很广，推半个模型每道题目2，3分，所以需要对所有模型的推导都很熟练才能在规定时间尽快拿到分数。临时抱佛脚突击肯定没用。

8）如果你有机会可以重上这门课程，你在什么方面会做的不同？
其实我觉得还是得找到比较靠谱的参考书。这个老师推荐的是Machine Learning:  A Probabilistic Perspective, 对于第一次学ML的人来说，这本书非常不好用，包括太多模型了，而且每个模型展开了太多，新人看了容易迷失方向。
建议先读读Bishop的Pattern Recognition。

9）你觉得这门课程有用吗？学到了什么东西？
对于我来说算是开阔眼界吧，初次学习ML，主要是对各类模型有一个基本的了解。

10）介意说一下你是哪个学校什么专业的吗？介意说一下老师的名字吗？再次提醒，可以设置积分限制
SBU的CSE512，当时的老师是个越南裔，名字不记得了。

求大米积分，谢谢!

1）你在国内上过这门课程以及要求的prerequisite courses吗？在国内的时候，学的很烂，还是自己觉得还不错？
basic 的linear algebra，calculus，statistics，简单的scripting，用python。就一般的tool 跟basic 的理论会一些就ok

2）从这个问题开始，均针对美国上课。你是在美国的第几个学期上这门课的？你觉得这门课程难度如何？比你想象的难还是容易？难在哪里？或者为毛你觉得很简单？
第一个学期上这个课，上下来比想像的要简单一些。感觉作业没有很重，课程进度也比较reasonable，midterm 以前就cover了 machine learning intro 和information theory。mid term 后cover了多一点topic 但是很多也是浅尝辄止。

3）上课做了哪些project或者大作业？能大体说一下情况都是做的啥吗？

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4）哪个project或者大作业你印象最深刻？你是咋做出来的、或者是如何栽倒的？有啥经验感受想说出来？

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5）你班里大约有多少人同时上这个课程？有几个TA/Grader帮忙？你觉得你在需要的时候，得到了帮助吗？

是大课,分了A/B 总共估计要有200 号人,TA 感觉有用的时候就是考试前复习的时候划划提纲帮忙,然后解答一些理解上的问题.

6）你了解班里的分数分布吗？中国学生一般成绩如何，或者做project、大作业情况如何，你了解吗？

因为是grad 的课,不算GPA, 所以大都是A, 估计考试要特别好才能A+, 因为作业大家都差不大多.

7）期中或者期末考试是闭卷还是开卷？难度大吗？临时抱佛脚突击有用吗？

midterm 和 final 都是闭卷，但是有两面cheat sheet，考了很多concept 还有 理解，有些地方还是有难度的。临时抱佛脚对一些concept 进行clarification 是有帮助的，但深层次一点的理解就比较难用佛脚了。

8）如果你有机会可以重上这门课程，你在什么方面会做的不同？

如果重上的话，可能会多去看看theory，多去看看老师推荐的书吧，因为课上cover 的的确不多。

9）你觉得这门课程有用吗？学到了什么东西？
总体还不错，希望能cover 更多就好了，RL 基本就一带而过，SVM 也讲的不多，dual formulation 和 soft-margin 也没来得及深入推， kernel trick 就提了一下。

10）介意说一下你是哪个学校什么专业的吗？介意说一下老师的名字吗？再次提醒，可以设置积分限制

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1）你在国内上过这门课程以及要求的prerequisite courses吗？在国内的时候，学的很烂，还是自己觉得还不错？
国内本科南京邮电大学计算机科学与技术专业，上过概率统计与随机过程，当时学的还不错，可惜毕业后就忘干净了。
2）从这个问题开始，均针对美国上课。你是在美国的第几个学期上这门课的？你觉得这门课程难度如何？比你想象的难还是容易？难在哪里？或者为毛你觉得很简单？
我是研究生第二学期上的这门课，其实有一点统计学基础上这门课不会很难，入门也会很快，但我感觉还是比我想象中的要难一点，主要还是算法方面区别挺大的。
3）上课做了哪些project或者大作业？能大体说一下情况都是做的啥吗？
期末做了黑色星期五销售额预测的项目，老师要求使用xgboost来对模型进行优化。
4）哪个project或者大作业你印象最深刻？你是咋做出来的、或者是如何栽倒的？有啥经验感受想说出来？
我觉得能够很好的区分不同算法这点很关键，因为直接关系到模型的好坏。比如分类用啥，回归用啥，还有刚拿到一个数据的时候如何处理，特征怎么选取等，要注意的方面还挺多的。
5）你班里大约有多少人同时上这个课程？有几个TA/Grader帮忙？你觉得你在需要的时候，得到了帮助吗？
我班里大概有50人上这门课，有一个TA，他给了我挺多帮助的，在我不懂的时候悉心教导我。
6）你了解班里的分数分布吗？中国学生一般成绩如何，或者做project、大作业情况如何，你了解吗？
中国学生比较用功，所以普遍成绩都挺好的，简直甩美国人几条街。跟我一起做project的美国同学一直跟我抱怨说他每次都很认真可就是到不了均分，感觉拿A无望了哈哈哈。
7）期中或者期末考试是闭卷还是开卷？难度大吗？临时抱佛脚突击有用吗？
考试都是闭卷。讲真，这门课临时抱佛脚真的没什么用，因为算法很多，每个算法还有不同的损失函数，主要还是上课认真听，千万不能有拉下的课程，因为这门课连贯性还是挺强的。
8）如果你有机会可以重上这门课程，你在什么方面会做的不同？
我可能会提前看看教学大纲，然后预习一下再上课，至少先学一遍吧，不然零基础真的挺难的。
9）你觉得这门课程有用吗？学到了什么东西？
这门课程实用性非常高，我学完感觉对计算机都有了新的认识，不简简单单的编写应用，更关键的是这项技术可以真正的应用在生活中，例如自动驾驶，自然语言处理，模型预测等等，实用性还是很高的。
10）介意说一下你是哪个学校什么专业的吗？介意说一下老师的名字吗？再次提醒，可以设置积分限制

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楼主设置400分积分，看不到是哪个学校的啊。。。能私信一个不？

1）你在国内上过这门课程以及要求的prerequisite courses吗？在国内的时候，学的很烂，还是自己觉得还不错？

非CS出身，完全没AI、ML背景，补了一年的概率和统计推论。
. more info on 1point3acres.com
2）从这个问题开始，均针对美国上课。你是在美国的第几个学期上这门课的？你觉得这门课程难度如何？比你想象的难还是容易？难在哪里？或者为毛你觉得很简单？
. From 1point 3acres bbs
第5个学期，教授成名后处于半退休状态（超级boring的上课）。主要难点在数学（矩阵代数+统计）
拿的是A-（期中 期末 考试>60 分就是A-），但是实际上学的不好。因为学生总体成绩分布地下。
最恶习的是，真正的教学基本由TA完成，又作业问题找TA，有project找TA，有课本问题找TA。上课部分TA代课。卷子TA出。
3）上课做了哪些project或者大作业？能大体说一下情况都是做的啥吗？. from: 1point3acres.com/bbs
4个project 选1个，
Regression （yahoo microsoft 搜索引擎的数据）+ classification（2个 手写数字分类）+PGM（probabilistic graphic model ）
我选了regression，两种方法： 1 用 polynomial  basis +gaussian basis
2用了 neutral network

4）哪个project或者大作业你印象最深刻？你是咋做出来的、或者是如何栽倒的？有啥经验感受想说出来？
来源一亩.三分地论坛.
因为还有一门 PR 的sequence 课程，所以 ML 的课程很基础，暂时没有AI 的部分。主要学各种复杂统计模型+分析方法，1次期中+1次期末，project 需要点时间。
. From 1point 3acres bbs
5）你班里大约有多少人同时上这个课程？有几个TA/Grader帮忙？你觉得你在需要的时候，得到了帮助吗？

注册100人不到，graduate的课程，本科生5-10个。
2个TA，TA 很有必要。但个人原因，没有去过recitation（硬伤）。
90%的学习是要有TA的。 考试拿A的话，最好要去recitation。

6）你了解班里的分数分布吗？中国学生一般成绩如何，或者做project、大作业情况如何，你了解吗？
平均分B，最后拿了A-，中国学生大多比我强……不过他们都有相关背景……. 1point 3acres 论坛
. From 1point 3acres bbs
7）期中或者期末考试是闭卷还是开卷？难度大吗？临时抱佛脚突击有用吗？

闭卷。难度都不大，主要是公式推导，算法要学的，就是时间有点紧。

8）如果你有机会可以重上这门课程，你在什么方面会做的不同？
参加recitation

9）你觉得这门课程有用吗？学到了什么东西？
. 牛人云集一亩三分.地
虽然是graduate的课，不过感觉还是入门级别的。很有用，对常见算法和整个ml领域有了概念。坚定了可以学好统计的信心。还有就是期末project的report要求按照nips的格式. From 1point 3acres bbs

10）介意说一下你是哪个学校什么专业的吗？介意说一下老师的名字吗？再次提醒，可以设置积分限制
suny-buffalo cse Sargur (Hari) N. Srihari, SUNY Distinguished Professor;

写的很好，我下学期想上这个课，希望自己能坚持住。。。我是统计的，但没有CS背景

这个贴好呀，要顶要顶~ 期待上过课的大牛多多分享经验

课程名: statistical learning theory

1）你在国内上过这门课程以及要求的prerequisite courses吗？在国内的时候，学的很烂，还是自己觉得还不错？

以前上过machine learning课。因为翘课被抓次数太多或者project做的太渣，反正分数很烂。实际学的也一般。但毕竟是搞ML这行的，零零碎碎的东西略懂一点，coding很渣。

2）从这个问题开始，均针对美国上课。你是在美国的第几个学期上这门课的？你觉得这门课程难度如何？比你想象的难还是容易？难在哪里？或者为毛你觉得很简单？

第一学期上的。对搞AI的人来说很水，毕竟搞AI的水平至少应该不比我差。对其他专业的学生可能有点难，因为涉及一点统计的概念和推导。完全没学过统计的话可能比较吃力。

3）上课做了哪些project或者大作业？能大体说一下情况都是做的啥吗？

一个自选题目的project。把这学期的research结果直接拍上去了，是关于并行优化理论的，证明了一些目前没有的新结果，有望发表。
本课程的project其实有着光辉的历史。David Blei的Latent Dirichlet Allocation就是本课程的project，目前为止是ML界引用最多的paper之一。还有一些牛逼的前辈做过一些牛逼的东西。作为后学末进无法望前人之项背。

4）哪个project或者大作业你印象最深刻？你是咋做出来的、或者是如何栽倒的？有啥经验感受想说出来？

平时作业挺烦的，要画图画曲线什么的。因为我用MATLAB和R都不熟，有时候要打开Excel画，太丢人了。

5）你班里大约有多少人同时上这个课程？有几个TA/Grader帮忙？你觉得你在需要的时候，得到了帮助吗？

50人左右，两个TA。TA每周有习题课讲解一些课堂没有覆盖的知识，第一周去过一次，后来懒得去了，听说还不错。

6）你了解班里的分数分布吗？中国学生一般成绩如何，或者做project、大作业情况如何，你了解吗？

应该所有人都是A，中国学生翘课率较高。我因为要找这门课的老师当老板，所以没好意思翘课。作业本身会扣分，不过因为有一个助教我认识，所以他判的部分我没怎么被扣分，但被另一个助教狂扣。

7）期中或者期末考试是闭卷还是开卷？难度大吗？临时抱佛脚突击有用吗？

没考试。我知道有人用了一晚上突击project。平时作业也可以deadline前抄一抄搞定。挺轻松的一门课。

8）如果你有机会可以重上这门课程，你在什么方面会做的不同？

暂时没想到。

9）你觉得这门课程有用吗？学到了什么东西？

还是很有用的，因为这门课的教材在prelim的考试范围里，以后复习会省点时间...

10）介意说一下你是哪个学校什么专业的吗？介意说一下老师的名字吗？再次提醒，可以设置积分限制

我本人就是做机器学习的。根据前面的内容可以看出来，该课是UC Berkeley的统计学习入门课，老师是Michael Jordan和Martin Wainwright，课号CS 281A。MJ和MW这两个人讲课水平都是很不错，思路清晰。另外，在Google搜CS 281B可以找到2008年Peter Bartlett上这门课的进阶版的讲义，写的非常好，对想学习ML的人来说应该很有帮助。

UCB的课啊 project都是paper了啊 ym大牛

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    是研究生第一学期吗？