选课类别:基础 | 教学类型:理论实验课 |
课程类别:研究生课程 | 开课单位:计算机科学与技术系 |
课程层次:硕士 | 学分:3.5 |
本课程主要面向大数据与人工智能相关方向的研究生,主要介绍机器学习和数据挖掘的基本知识、经典算法以及知识发现过程。主要内容包括关联规则、线性模型、决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器、集成学习、模型评估与选择、聚类、降维与度量学习、特征选择和稀疏学习、概率图模型以及知识发现与数据挖掘的应用。
《机器学习与知识发现》由徐林莉与陈恩红两位老师教授。大部分学生认为陈老师的授课风格类似"ppt reader",主要念PPT内容,严重影响授课质量,不如自学西瓜书。而徐老师的课堂被评价为努力让学生理解内容,但整体收获仍不如自学和观看网上视频。
课程包括几次小作业、阅读报告和一个较大的组队竞赛实验。实验内容多源自平台比赛,部分学生认为竞赛成绩对最终评分影响有限。作业和实验存在答案资源,不少学生可通过线上资料完成。
期末考试开放书籍查阅,但题量大,导致大多数学生来不及完成。给分存在争议,一些学生在考试表现和项目成绩较优情况下得分却不理想,部分学生怀疑评分标准与老师实验室学生身份有关。总体给分普遍不友好,多位学生表示课程体验较差。
助教普遍被评价为不够负责,问题回应缓慢,缺乏对学生的支持与指导。此外,课程出分较晚,极大影响了学生对课程整体满意度。
总体而言,该课程的教学质量和评分标准均遭到较多批评,特别是对助教的工作态度和出分速度不满。课程收获与投入不成正比,大部分学生不建议选修此课程,除非有特殊需求或背景。
首先ceh上课就是reader 课件都是西瓜书内容 不如不听;其次助教不负责 基本不回答学生的问题;出分贼晚,一月中旬考试,四月中旬出分。
给分不好 本人卷面基本没什么错 大作业排名26/202 平时作业拉满 读书报告写了五篇论文的综述 最后89
顺便提一句 他们自己实验室的学生都是90+ 我就说这么多
补充楼上关于机器学习试题回忆版:
话说这门课应该也没有4分不到这么不堪,助教确实不是太负责,但xll老师我个人认为讲的也还是不错的,期末跟着西瓜书期末速成视频也能取得很好的效果。
还没出分,听说可能两个月后了,视情况调分。
2月26日出分吧,87还行
作业三篇阅读报告,一个组队竞赛的参赛报告。
期末考试还是比较难的,开卷了个寂寞,根本翻不到,全程写不完。
给分对混子来说,感觉还行。感觉很随机啊,期末好多没写完,竟然都有87。我队长竞赛带我们拿了第一,期末试卷全写完了,最后分数只有78,不知道给分是不是有点随机了。
徐老师非常好,人美心善,没有特别严格,还是比较松的,我超喜欢这样的老师。
在科大待了四年多貌似没给过1分,感谢这课让我有了这样的机会。
老师就是拿西瓜书ppt上课在那嗯念,作业也是随便留几道书上习题做做。考试卷子出了很多简答题,写都写不完。卷面估计70+最后总评80+,给分就那样。
助教更是不负责,在群里问问题基本都是石沉大海不回复。我本科也当过三次助教,不说判作业习题课什么的,群里有学生有问题我可做不到强行装死。不过对助教来说,不干活还照样拿钱,确实爽。
这种讲课不咋地给分不咋地的课,我劝学弟学妹们还是别选了(除非你是ceh实验室的)。。。
又有课程,又有西瓜书作业,又有实验,又有综述,考前需要寻找大量往年题目和简答总结,考试的时候手抄都能给你抄断。总结来说,这是一门和计算机其他本科ai相关课程别无二致的多事课程。
要不是网安壬不想学信息论,谁会选这门课呢。
陈恩红上课reader参见https://icourse.club/course/3556/,无力吐槽。
徐林莉上课不错。
秋季学期2021.1.6考的试,2021.3.17过了个年还没出分,比春季学期开学考的应用数学还出分晚,而且据说去年暑假出的分。。。
助教不负责,实验什么细节都没有,要求参加的比赛结束的很早,没法刷分,也没有验证集作为实验指标。本来说得好好的,等比赛结束后助教会再看看怎么处理,结果在群里问他们如同石沉大海,到了期末习题课才讲具体要求......问问其它问题的时候也是没人回......
没有作业,几次签到(讲座,且会提前通知),两个实验,并且实验截止时间一直宽限到期末考试之后两周,可以充足的时间做,要做的好任务量还是有些大。期末考试开卷比较贴心,给分不错,是超级水课,不过就是出分时间比较晚,考虑到实验提交时间也晚,尚且可以理解。
出分真的慢,给分真的不友好,收获也比较一般
讲课念PPT太无聊,到课人数不到1/3吧。实验是其他平台上的比赛题目,辛辛苦苦做完刷了一个比较高的分数和排名,结果最终给分基本上就是看你是不是他们实验室的。考试相对其他课是最早的,结果出分却是最晚的。 有的课虽然整体较难,或者收货少,但至少给分合理吧。总结下来这是研一体验最差的一门课。
首先陈老师就是ppt reader,这个是所有人共识了,徐老师讲课还是不错的,真的有在努力让你听懂。
考试时间早,但出分很晚,其他课出分后都觉得很正常,但这门课,看到分数只有一个念头,就是去评教系统评教,但是,评教系统在3.1已经关了,这出分时间赶得妙啊,其他课也没立刻出,但没见过哪门课会拖这么久,似乎可以算教学事故了?(校办字〔2010〕13号 (ustc.edu.cn))另外组合数学和算法给分的确不算高,但也轮不到拿这门课来侮辱,差得远了好吧。
两个字,快逃。
选这门课本就不是为了去听他讲课的,讲得实在不咋地,但是好在不点名。
选这门课单纯是为了给自己一点把西瓜书啃完的动力,一是为了考试,二是为了工作面试(毕竟算法岗问机器学习知识还是太多了)。
建议大家不要对陈老师的讲课水平报有太大期望,我一学期课就只去了两次,其他都是都看B站自学,配合百面机器学习这本书,直接开始准备面试,寒假可以直接去参加面试试试自己的学习效果再查漏补缺。
有一些作业,答案网上都有。有一个机器学习相关的比赛,可以练一练自己的代码能力,其实实在不行把评论区的Base line跑一遍也是完全可以交差的。还有就是开卷考试,多咨询选过的师兄师姐往年的题(CSDN上有大量文件原题),大概率不会有太大的变化。最后得分中规中矩的样子吧,比算法和组合数学好多了,没有应用数学高,BDAA的学生据他们说分会高一些。
反正选这门课也就只是给自己一个啃完西瓜书的压力,push着自己去学习,b站看李宏毅,shushuai白板推导结合着西瓜书,李航书,一起看收获特别大。
没有作业,几次签到(讲座,且会提前通知),两个实验。
开卷期末总体来说挺简单的(当然徐老师想往难了考鼠鼠肯定做不出来),但是题量大完全写不完。
给分很好很好,徐老师人美心善声音甜,选就对了
只有两个实验和期末 给分不错 超级水课
其它同学的评价说的很中肯详细了
总之,除非是必修,其它情况真心不建议选。