我在美国上机器学习(Machine Learning)课程的感受和总结

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？在国内没上过，直接上的研究生课程
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？第二年上的，我们学校讲的比较理论，我觉的最主要的是数学功底要好，矩阵论，统计，随机数学都要懂，这样的话，即使你本科没修过，也不会太难。
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？
两个大作业，一个是基于老师给的数据集比较各种ML方法，一个是自选的用贝叶斯进行预测
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？
我的两个大作业基本都是班里最好的。经验就是在你没有完成end-to-end的project之前，千万不要上来就做一些很花哨，但自己又讲不清楚的东西，这是课程大作业，不是PhD thesis, 尽量与课程结合，把自己做的东西和老师最喜欢在课上唠叨的东西有机结合。
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？
20多人，TA基本没作用，但是老师很好，一定多跟老师交流，特别是project，提前何老师讨论，别最后做偏了。
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？
我是A，但据说A并不多，大部分中国学生B+,B
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，感觉ML不是靠前突击有用的学科，还是要搞懂，平时要赶上进度，难度中上
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？
我觉得不能执着于拿A就行了，要自己多下点功夫读书，懂得更透彻一些，很后悔当时没捉住上课的机会把各种方法搞懂，工作后就再也没有机会了：（
9）你觉得这门课程有用吗？学到了什么东西？
对ML有了一个基本的了解，毕竟是研究生课程，老师没有从最基本的讲起，想要进一步了解就要自己多看书，多理解。
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
纽约附近某公立CS专业（

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Chunchang19 发表于 2018-5-13 00:28
想知道這門課的先驗知識需要那些 數學哪幾個部分很吃重阿?

基础的 probability theory，convex optimization，以及learning theory。做神经网络还要熟悉matrix analysis以及基础的real analysis。想深入搞的话就要接触non_convex optimization，做RL的话要回dynamic programming 和 markov chain，markov chain 可以从随机过程学到，dynamic programming可能要从控制的课学。

想知道這門課的先驗知識需要那些 數學哪幾個部分很吃重阿?

SakuraXTY 发表于 2018-5-13 09:11
基础的 probability theory，convex optimization，以及learning theory。做神经网络还要熟悉matrix anal ...

mark
厲害
請問您是就業了嗎

Chunchang19 发表于 2018-5-13 23:03
mark
厲害
請問您是就業了嗎

不是，在读deep learning方向的phd

收获很多，感谢分享！

如果能把课程资料贴出来就更好了。

300积分有点高呀，请问可以设置为200吗

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