选课类别:计划内与自由选修 | 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:专业基础 | 学分:3.5 |
王学钦老师的教学水平存在争议。许多学生认为老师讲课非常模糊,典型评价为“老师上课的时候讲得不太清楚”以及“他说的每句话都能明白,但连一起就完全没听懂”。也有同学指出,老师在统计领域有一定学术地位,但教学不够用心,部分内容掌握也可能不够扎实。
课程内容涵盖凸优化的核心内容,如凸集和凸函数、KKT定理、MM算法、梯度类算法等,涉及很多矩阵代数和概率模型。内容杂而深,一些学生尤其难以掌握如何将问题转化为优化问题,导致理解和应用困难。
多数学生认为作业和考试的关联度不高,“复习了很久作业题然而对考试并没有什么作用”。期末考试难度大,很多同学考得很崩溃。但作业和习题课对知识点的巩固起到了帮助作用,尽管不直接影响考试成绩。
给分被认为非常宽松,学生普遍提到助教在平时分和大作业上“巨奶”。评分机制通常为40%平时分+30%大作业+30%期末分,最后每人再调5分左右,使很多学生总评较高。
助教尤其受到极高评价,特别是“大哥”在习题课上的帮助被多次提及为关键,能在短时间内速成凸优化,助教不仅补充教学,还在最后给分上帮助很大。
总体来看,王学钦老师的《凸优化》课程内容丰富但教学效果较差,理解难度大。得益于助教的优秀工作和慷慨的评分制度,学生最终总评普遍较好。建议对凸优化自学能力较强的学生选修,否则可能面临较大压力。
废话不多说
1 奶量惊人
2 没听过课,全靠大哥习题课学习秃优化
3 复习了很久作业题然而对考试并没有什么作用
再说三遍奶量惊人奶量惊人奶量惊人,直接给我奶活
大哥语录:“学期初让选课的人后悔,学期末让退课的人后悔。”
给这么高的评价有很多原因,当然很大一部分是为了报恩吧。
由于这门课考得特别崩以至于没脸见大哥,所以之前一直不想评课免得影响心情。虽然凸优化仍然是我这学期总评最低的一门课,但还是感谢老师和助教捞我。。。最后的给分应该是40%平时分+30%大作业+30%期末,然后每个人再往上调了5分左右,以至于我最后居然还拿了一个相当高的总评,算是补偿了我这学期付出的努力了吧。
这门课其实没大家认为的那么不堪……口碑差的主要原因就是老师上课的时候讲得不太清楚以至于大家听不懂,以及这门课的内容编排存在着一定的问题,这个我在学期中有一次座谈会上已经向wpz反映过了,并且我还提出了一些改进的建议(比如尽量板书,把推导过程讲清楚,不要讲太多统计背景的东西等等),后半学期看得出老师在努力改进。那次座谈会大哥其实也去了,好像从那以后大哥的习题课的中心任务就是帮我们在最短时间速成凸优化。因为这门课是课程改革的产物,去年第一次开,以后会变成什么样我也不清楚,目前确实存在着一些问题也希望大家能理解,学院领导和老师也都在努力改进课程。
这门课最核心的内容无非是以下几点:凸集和凸函数,KKT定理(Lagrange乘子法),Block relaxation(块松弛法或者分组坐标下降法),MM算法,EM算法,牛顿类算法(包括牛顿法、拟牛顿法以及其它利用二阶导信息的优化算法),梯度类算法(梯度下降法,共轭梯度法等只利用一阶导信息的优化算法)以及算法的收敛性,其它的诸如信赖域算法和LASSO其实已经不是这门课的中心内容了。这门课难学的地方在于知识特别杂,首先是矩阵代数,各种高维的优化问题都是用矩阵、向量来求解的,对线代不熟悉就会觉得很吃力。其次是以指数族为主的几种常见的概率模型,因为统计人经常要求极大似然估计,本质上就是求解优化问题,所以数理统计里和指数族有关的东西一定要熟练。最后也是我认为最难的一点,是如何把一个问题转化为优化问题,比如求特征值可以转化为极小化二次型的问题,就是巧妙地将等式问题转化为极小化凸函数问题(导数为0的点是最小值点)。遗憾的是,即使熟练掌握了上述内容,你也不一定能成为这门课的第一名(别问我为什么,问就是根本没猜到期末会考啥,于是小丑竟是我自己)
大哥的水平无需多言,我记得四次习题课就帮我们速成了凸优化。董助教人倒是挺好的,就是讲课的时候总是在讲一些我没学过的东西,以至于我几乎没听懂过他的习题课。最后两位助教把除了期末卷面分之外的分数都大奶一口(包括总评),非常感谢!
从老师的个人资料以及发的论文来看,老师本身的实力真的很强,而且在统计领域有一定的学术地位,这其实是非常珍贵的人脉资源。我后来找老师帮我写推荐信,老师说他写推荐信不会看成绩,主要就看上课的时候有没有思考,有没有经常提问,大作业有没有体现自己的独立思考和解决问题的能力,这样他才有素材可以写。我应该是问问题最多的人之一(上课问老师,课后问大哥),而且大作业也被大哥给了满分,所以比起分数,享受学习的过程更重要吧。当然找老师套推荐信的过程比较艰难,因为老师经常有事(比如开会),所以平时很难见到他,这大概也是他平时备课不充分的原因,但换个角度想,老师在百忙之中仍然坚持给我们讲课也很不容易,而且这门课是老师向学院建议开设的,所以老师其实也非常地重视了。
写了这么多,无非是我个人的一些感想,当然我也希望学弟学妹们能更了解这门课吧。毕竟课程改革是一个艰难的过程,原本统计专业的培养计划就有不合理之处,改革的过程也总要有所牺牲,希望大家理解。
占坑首评。由于大哥当助教,先打个9分吧。
11.08修改:9→4,4分给作为助教几乎无可挑剔的大哥。
11.23补充:我支持打一星的各位。但这四分我为大哥保留。
这门课这学期我选择给两分,并且主要是基于助教多给了一分。
本学期因为某处的蜜汁操作,导致这门课第六周才开课,必修的已经没法缓修,一个都跑不掉,只能硬着头皮上,几次学生会议都有人反应(据说管院四个代表全部都提了这门课),但最终也没有任何改变,所以这门课在学生中评价极差,某处是肯定要负起责任的。
老师讲课水平确实不敢恭维,而且是那种他说的每句话你都能明白,但是连一起就完全没听懂的情况。举个简单的例子,第一章上完我觉得应该很难,因为我啥都没听懂,结果一做作业才发现就是数分线代;但是我也能感受到老师的讲课在变得越来越好(虽然我还是听不懂),加上老师也是第一次带本科生,所以我也能理解吧。但理解归理解,这一学期我啥都没听懂也是事实。
这学期助教是大哥和nepeng小哥哥,最终总评让我觉得十分惊喜我觉得全靠两位助教奶,nepeng小哥哥平时分巨奶,大哥大作业巨奶;这学期我掌握的全部内容也就是大哥讲得习题课(用大哥的话说,这是她的简明凸优化),两位助教yyds!
总结:建议不能遇到像大哥nepeng助教这样nice的助教的缓修这门课,否则自学压力会很大,在有泛函、随机等课的情况下很容易崩掉
课程设置及其神奇 一学期讲的内容实际上不是很多的 但是老师神奇地啥也讲不清
不过吹爆大哥 大哥值得打130分。当然np猪脚也是平时分奶力惊人。
wxq讲得真是很差很差,让人恶心,浪费我的时间,也给我带来许多糟糕情绪。自学文再文的凸优化课程后,总算是学明白了,其实也没那么难。
有的人科研做的好,教学不行。这是许多同学给wxq找的理由。可在我看来,一wxq没有用心教学,二wxq对这块知识掌握的也成问题。好像人们可能会用电锯,但不是所有人都了解电锯的结构,同样的,wxq可能也只是会用这里面的结论。。。所以我不为这种人辩解。