理论机器学习（杨周旺, 张洪）
2024春 2022春 2021春 2020春 2019春 课程号：DSCI7402P01
2024春 2022春 2021春 2020春 2019春 课程号：DSCI7402P01
2024春 2022春 2021春 2020春 2019春 课程号：DSCI7402P01
9.0(2人评价)
9.0(2人评价)
- 课程难度：中等
- 作业多少：很少
- 给分好坏：一般
- 收获大小：一般
| 选课类别：基础 | 教学类型：理论课 |
| 课程类别：研究生课程 | 开课单位：人工智能与数据科学学院 |
| 课程层次：硕士 | 学分：4.0 |
课程主页：暂无（如果你知道，劳烦告诉我们！）
点评
写点评
排序
学期
评分
评分
2条点评
匿名用户
2022春
- 课程难度：中等
- 作业多少：很少
- 给分好坏：超好
- 收获大小：一般
- 难度：中等
- 作业：很少
- 给分：超好
- 收获：一般
双11来评个分（没错22春现在才出分，拖得比较久）。
平时分基本就只需要bb按时交作业、没有点到（应该）。
课程内容的话，本人学的一般，所以不好判断真实难度（不过从我做出来的几道题来看，应该学懂了就挺容易的）。讲课语气有些平淡（催眠），有点考验自学能力。
卷子大概是6道大题，半开卷（传统考法，带A4纸一张），出题按照章节分的。题目没记下来，反正生成函数、VCdim、AdaBoost之类的肯定有，A4纸尽量多抄点。
给分绝对不算差，从本人情况推断，做对一半应该就能75+。只是出分时间。。。想快点拿学分的慎选。
悦动的电光：
请问有需要什么前置吗，本科生想选qwq
01/05/2024 09:12:51
vmiyamurayizumiv：
借楼问下有24春选这门课的同学吗，想问下有没有学生群。
03/20/2024 05:45:14
立即登录，说说你的看法
匿名用户
2024春
- 课程难度：中等
- 作业多少：很少
- 给分好坏：一般
- 收获大小：一般
- 难度：中等
- 作业：很少
- 给分：一般
- 收获：一般
课程暂未出分，先给个平均分，按往年评价可能会拖到秋季学期）本学期的课依然是两位老师交替上的（一般是一位老师负责讲解一周），其中杨老师主要负责基本不等式，凸优化，svm，核方法，在线学习和排序算法，张老师负责pac可学，复杂度（Rademacher，增长函数，vc维），boosting，多分类和最大熵/条件最大熵。授课内容基本没有超出mohri的foundations of machine learning里的内容。有几次作业，基本每周都会小测。其中有一部分小测允许线上提交，不知道总评的占比。
授课内容方面，mohri的书是做learning theory的入门级教材了，相比周志华老师的宝箱书也更容易读进去，听课感觉杨老师应该平时比较忙（ppt比较摆，尤其凸优化部分看起来是从其他课上拿来的），张老师备课很认真（助教有在群里放出张老师往年的notes和复习提纲）。
期末考试半开卷，考试内容包含必做题和选做题（6选4）。必做题是课堂例子或作业的修改版，选做题包含大量的课程内定理的证明，如条件允许建议将所有证明完整抄下来，不要只写证明的要点，考试时容易想不起来）
