2020春 2016春 课程号：01716201
- 课程难度：中等
- 作业多少：很多
- 给分好坏：一般
- 收获大小：一般
| 选课类别：计划 | 教学类型：理论实验课 |
| 课程类别：本科计划内课程 | 开课单位：统计与金融系 |
| 课程层次：专业核心 | 学分：3.5 |
- 课程难度：困难
- 作业多少：很多
- 给分好坏：超好
- 收获大小：很多
- 难度：困难
- 作业：很多
- 给分：超好
- 收获：很多
最近正在搞矩阵分析于是打开这门课slide来复习各种矩阵和多元正态的知识，想起来来评一个课。
事情是真的多，考试很友好，给分非常非常好。
这门课最有意思的是前面的矩阵和多元正态部分，除了高维统计里的各种concentration inequality外，这些是我平常碰见的最多，最有用的知识了。对大部分同学来说，后半部分的统计机器学习模型也是一个非常好的入门机会。虽然张老师把过多的内容塞进了这门课，导致听课很痛苦，但是对不同同学都可以各取所需，有所收获，这点就比大部分统计课要值得一个10分了，何况最后考试其实证明大部分内容是不考的，考试基本沿着黑超的往年试卷的风格来。
此外，张老师的slide做的是真的良心，很漂亮，每部分课后的实验slide很明显也是花了大功夫来出的，即使不上课也推荐白嫖一波slide (
- 课程难度：中等
- 作业多少：中等
- 给分好坏：一般
- 收获大小：没有
- 难度：中等
- 作业：中等
- 给分：一般
- 收获：没有
NT老师，喜欢点名，小测，上课PPT做的混乱无比，重点不明，讲一大堆的东西，最后R语言掉一个包引用一个函数做好了。
- 课程难度：中等
- 作业多少：很多
- 给分好坏：一般
- 收获大小：很多
- 难度：中等
- 作业：很多
- 给分：一般
- 收获：很多
张老师的课好好听是能学到很多东西的，可以看下社区里张老师其他评价都很好，从PPT上看老师是用心做了的，比如从图像压缩引入SVD，并介绍在推荐系统和网页排序的应用；以及最后几节课快速过掉了机器学习领域的一众方法（太菜没有跟上）。课程主要分为三部分：多元正态有关处理，协方差分解有关技术，判别与分类等机器学习基础方法，我觉得这些内容对于开拓眼界是很有好处的。
不过槽点也的确不少，有一部分是助教的锅，作业完全是考前突击改完，差不多随机给分。。。大作业给分也是很玄学。。。有作业，最后因为疫情补实验，加上一个大作业，事情实在不少。另外张老师讲课很快，内容还多，多数时候本菜不太跟得上，一节课听着听着就跟不上了。从考试内容上看，张老师虽然讲课方式与往年老师有很大不同，但是考试模式大体一致，考一些置信区间、手动分类、PCA解释这样的东西，可以去黑超看看往年试题，基本一个套路，所以复习真的没必要和那些难的内容硬刚。
给分我也不知道咋样，期末开卷都写上了，85，可能有很多自己错了却不知道的东西吧QAQ
- 课程难度：困难
- 作业多少：很多
- 给分好坏：一般
- 收获大小：一般
- 难度：困难
- 作业：很多
- 给分：一般
- 收获：一般
内容超多；任务过重。而大三下学期还有很多其他事要做。
今天下午开始线上上机，限时，不知道老师是怎么考虑的。
（以下是期末过后的评价）
把1分调成了6分，主要原因是考试没有为难我们，开卷而且难度为0
这门课主要的锅应该还是在助教，改作业糊弄+不回答问题。张老师课件做的还是比较认真的，讲的内容也有不少有用的，比其他几门大三下统计课收获大一些，最大缺点还是：作业量过大
- 课程难度：中等
- 作业多少：很多
- 给分好坏：一般
- 收获大小：很多
- 难度：中等
- 作业：很多
- 给分：一般
- 收获：很多
上完我感觉还不错，学到很多东西并且考试也非常简单。对于很多人说的作业负担问题，其实电脑用娴熟一点也没有那么多的，写起来也并没有特别耗时。
不过期末手抖太厉害，最后总评以89.4644分被卡在了3.7还是有丢丢难过。
