算法设计与分析（张曙）
2024春 2023秋 2023春 2022秋 2022春 2021秋 2021春 2020秋 课程号：EIEN6004P05
2024春 2023秋 2023春 2022秋 2022春 2021秋 2021春 2020秋 课程号：EIEN6004P05
2024春 2023秋 2023春 2022秋 2022春 2021秋 2021春 2020秋 课程号：EIEN6004P05
9.8(5人评价)
9.8(5人评价)
- 课程难度：中等
- 作业多少：中等
- 给分好坏：超好
- 收获大小：很多
| 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：软件学院苏州 |
| 课程层次：硕士 | 学分：3.0 |
课程主页：暂无（如果你知道，劳烦告诉我们！）
AI 总结
AI 总结为根据点评内容自动生成，仅供参考
教学内容
张曙老师的《算法设计与分析》课程内容涵盖机器学习的多个章节，从经典的线性模型、SVM、神经网络到聚类、特征降维和特征选择。教材使用《算法导论》，课程知识量丰富、严谨，认真学习能有较大收获。
考试和复习
考试内容较为全面，包括基础算法和机器学习相关知识，如逻辑回归、SVM、Floyd最短路径算法等。复习时建议严格按照PPT和相关复习资料进行。需要注意的是，近期考试难度上升，但覆盖范围与课堂内容紧密相关。
给分情况
张曙老师给分较高，评分较为宽松，被评价为“给分yyds”，即使考试难度增加也能给出较好的成绩。
作业和实验
课程工作量较大，包括作业、期中考试、实验和期末考试。但平时分占了总分的一半，有助于提高最终成绩。平时努力完成各项任务能获得比较理想的成绩。
综合评价
总体而言，张曙老师教学认真，课程内容丰富，要求较高，但给分也较为慷慨，适合有一定学习基础并且愿意投入时间和精力的同学选修。
点评
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排序
学期
评分
评分
5条点评
匿名用户
2023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
课程比较粗糙，是周志华-机器学习的前12章内容，从经典的线性模型、SVM、神经网络到聚类、特征降维和特征选择。
复习按照PPT和机器学习复习PDF上就行了
2023.7.10考试试题
1. 逻辑回归和svm的区别和联系
2. L1正则化和L2正则的区别
3. Floyd最短路径算法
4. 给三个样本（3,3,1），（4,3,1），（1,1,0），求线性可分支持向量机
5. 给出5个机器学习评价指标
6. 2种线性降维和3种非线性降维
7. 网页文本余弦相似度
8. 动态聚类
gzy：
这个评价是不是看错课程了
01/17/2024 03:48:39
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- 课程难度：中等
- 作业多少：很少
- 给分好坏：超好
- 收获大小：很多
- 难度：中等
- 作业：很少
- 给分：超好
- 收获：很多
这学期的考试比以往的难度高一些，但是张老师给分很高。考试复习不仅要把往年的题目做了，还需要把考试范围内的课堂PPT或者书本内容熟悉。
匿名用户
2024春
- 课程难度：中等
- 作业多少：很多
- 给分好坏：超好
- 收获大小：一般
- 难度：中等
- 作业：很多
- 给分：超好
- 收获：一般
课程作业+期中+实验+期末，总体工作量比较多，不过平时分能占一半（作业+实验），老师性格还行，分数也还是可以的
