我直接说结论 ：这才是计院合格的数学课程。

如果你只是想过，科研压力大，那么这门课绝对适合你，因为最后一节课画重点，你对着ppt嗯看嗯写，留三天绝对能过到75了。

如果你想学东西，那么这门课也很适合你，因为老师会讲解算法的东西，对于人工智能之类的打基础我觉得还行可以，比你自己看要舒服。

唯一的缺点只能说是平时作业任务量有点大，不过毕竟占50%分，这课还是很热门的想选要抓紧。我觉得这种课才是研究生阶段该选的。最后考试压力不大，也不考那种技巧题，就是你看过了你会就是能写出来。

至于计院其它种类数学类课，，，我就不谈了，竟是一些七拐八拐的数学技巧，研究生了学这种技巧有用么？又不是高考别的考试，考这种技巧做科研真的用不到。我觉得计院的学生，就应该把数学当工具，真没必要搞一些花里胡哨的技巧来考验人，弄这些应试的东西还浪费人时间。

总而言之这门课很值得选，前面有人说简单水的，呵呵老师这是放了你们一马，要真想考难随随便便犄角旮旯给你弄点算法概念你就不会了。

作业超多的课，这学期一共有4次小测+3次作业，而且最后一次作业还是布置在考试前，真的阴！作业都是计算和编程特别巨大的，详细的情况楼上已经说的很清楚了。

考试是画了重点不错，却考了两道不是考试范围内的题，一道高维数据，另一道考证明题，分还超多，我寻思着不是只有两种题型填空和计算吗🤯

不过考完了自然也是要把回忆版贴出来的，计算量超级恶心，计算癖实锤🙃

24秋计算机应用数学回忆版.pdf

不到一天就出分了，等待教务延迟同步成绩中

私信查分了，总分90+，老师给分还是很不错的，前面的点评也留着吧，星星翻倍，分高>>吐槽

在科大第5年了，第一次这么生气，上课催眠，试卷单纯在计算上为难人，据说也就是按比例给分，研究生时间主要在干嘛懂得都懂，不可能把时间分配在这些东西上，听说隔壁还有挂大三学生的，我只能说还这样迟早出教学事故。gnj都没这课恶心。

出分了，我道歉，我忏悔

推荐cs学生上的数学基础课。

相较于本科的数学，应用数学少了很多细节的证明，比较广地介绍了各种场景下问题的解决方案中的数学原理（基本上都是ml哈），类似分类回归降维聚类等等，可以算拓展了视野。当然，课上讲的就不是很详细了，感觉ppt里错误也不少，推荐按关键词去网络上搜相关资料学习。如果平时会接触一些推公式的内容的话，这门课应该能起到一点帮助。

今年的内容相比去年变了不少，足以看出老师确实在用心地斟酌哪些内容是足够有用的，相信明年会更好。

选课前后的差距还是挺大的，开门见山，对于本人而言这是一门心理上很反感的课。

从教学的角度来讲，中规中矩，上课念PPT，偶尔转过身写板书，定睛一看，是抄了一遍PPT推导。说话语调比较平，很催眠。PPT做的很拉，复习起来很难受，前面的人也都提到。

作业每次分计算和编程，计算一般是PPT的例题，学习一下是可以自己写的，编程的话学习成为调包侠，gpt老师也会多多帮助。从来没有公开作业答案，所以我也不知道我写的对不对，差在哪，但是自认为作业写的挺认真的。

考试考前有小道消息说会难，实际考题的话确实有难度，范围比较广，画过的章节都可能考，五道填空后面全是大题，我很卖力地写了两页答题纸（大号答题纸可能是A3？）自认为虽然掌握不那么精细，但是感觉分数不会太拉，一出分75不到，虽然说研究生不在意这点分数了，但确实有种失望的心情。

本人没有全勤到课，小测缺过一次，可能没有调分，所以才比较惨淡。上面有的同学可能言论比较过激？（我看到的时候已经修改了），但我还是想说，如果说突击小测可以理解...带专门答题纸、让助教把后门堵上、只让里面的人做签到题、收完卷老师人一溜烟就跑了，这一串操作让我怀疑老师是不是工作压力太大，才有和打工人一样美妙的精神状态（这算过激吗？如果算我重新修改）。不知道各位大神是否能做到全勤，全勤的人值得敬佩。我确实不太喜欢听这门课，所以我也不想在课上连坐三节板凳，缺勤结果我也接受了。后面选课的同学，我得说，22年和23年的上课体验可能很不一样，24，25或者往后也不一样，因为即使同一个老师，也能有不同的发挥。

课程体验：不喜欢，过得去。

这门课简直炸裂，说好的小测提前通知呢？？结果关老师给门关上了，还让助教把门，小测题就是一个解线性方程组，故意恶心人?就这小测总评直接10分没了。

再说上课，不知道之前的人咋觉得这门课好的，就简单读读PPT也算好？？PPT里一些公式莫名奇妙，还有错误。板书的时候以为是一些公式的推导，回过头来发现是给PPT抄了一遍，说实话，浪费粉笔。
再说考试，有必要出这么难的题吗？？？身边一大片没过75的，真服了这老师。建议后来人不选。

---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

下面喷的人挺多的，但是建议后来人擦亮自己的眼睛。有的话可能确实过分，我只能说，也许可以去看看这位老师其他的课程评价。言辞可能却有过激，那些洗的人，我也只能笑笑。

没出分，先蹲一下再定评分。

以下内容均为考试做题期间在脑海里浮现的，如果导致我算错了，算我倒霉。

sq出题是这样的，学生只需要手算最小二乘法就好了，sq出题要考虑的东西就多了。

sq画考试范围是这样的，学生只需要按照范围复习就好了，sq对着自己画的范围出题要考虑的东西就多了。

sq做PPT是这样的，学生只需要对着看不懂且错误一大堆的PPT跑去网上疯狂查就好了，sq做PPT要考虑的东西就多了

出分了，没想到能捞上来。

sq调分是这样的，学生只需要在分数出之前狠狠批评就好了，sq调分要考虑的就很多了。

2025.1.10. 今年的试卷中出现了两道超纲填空题，来自老师考前说过不会考的章节。今年的填空题还是5道，分值由2分改为4分。大题中后验概率计算和最小二乘的数据非常丑陋，要求不带计算器算完。

更新：调分很给力，加两星

这门课程虽然叫 “计算机应用数学” 但实际上更多应该是 “人工智能中的数学基础”，适合研究生方向为ai但基础薄弱的同学。课程的主要内容涵盖了各种统计学、随机过程、机器学习等方向的基础知识。PPT推导非常多，但例题不多，有的讲的不明不白，以及大篇章的推导证明的数学公式，期末复习的时候看起来很痛苦，不过如果能把例题搞明白过这门课肯定没问题。

今年期末考试难度很大，考了不少没有在例题上的知识点，如lda，em算法的证明，如果考前没看基本上写不出来，并且一些题目的数据计算也不是很友好。而给分应该是按照严格的3:2:5，今年两次小测，一次提前通知，一次突击小测，后面那次有事没去直接喜提总评-10，不知道后续有没调分，最终总评81。

由于我不是ai方向，这门课的内容对我意义不大，因为计科学硕培养方案要求又不想学组合数学而选，论给分和计科其他几位必修课的老师相比是一般的，但并不能称之为杀手。

并不赞同某位一星同学的点评，这门课即使少一次小测，成绩也就至多-10。但是我不清楚宋老师是否有在第一节课申明每次小测都会提前通知，这点是有待商榷的。

上课内容感觉依托，ppt又多又杂，包含了概率论，贝叶斯分析，数理统计，机器学习，深度学习，但是讲的也不深ppt里还有很多错误，复习的时候ppt看的太折磨了，属于是看完了不会的还是不会。感觉没啥收获。EM算法证明还给zwp了，对不起王排长（。

考试更是依托，在卷子里题目里出数据11 4 5 14是什么玩意，硬整烂活，根本不考虑学生能不能算出来，有计算器都难算，感觉有点过分了。寄！

总体来说如果本科就学过这些内容，来水个学分应该还是可以的，毕竟研究生课程在整体质量都一般的情况下，能水一个是一个吧。

全勤，全小测+全作业。考前连续熬夜复习了三天的组合数学（虽然最后成功在当天早上考炸了，棋盘半天看不出来，连个置换群都写错），在早上组合数学依然考炸的前提下，利用了3个小时扫了一遍这门课的PPT就上战场。考试我个人是除了最后一题没做出来，填空题估计只有自己概率论的一两道做出来。最小二乘只列了公式没算出来，第一道题贝叶斯也没算出最终结果。

最后能拿到95的总评，我实在没有办法批评这样一门课（

————

抛开上面人说的一些槽点。其实感觉最后考试难度我觉得已经低到不能再低了（最常规的手算SVD，概率论的一些东西（贝叶斯，Markov，切比雪夫，都是直接代公式（都没让你算置信区间这种东西）），手算聚类，手算最小二乘（y=ax+b, 例题级别的难度,当然最后计算数据有点逆天），除了最后的15分稍微有些区分度（以及填空题的一些超（复习）纲坑）。可以看出来老师是真的不想让这门课的考试麻烦到人（可惜还是出岔子踩到部分人的雷点了hhhh，有东西还是考到了老师划分的范围外((((xxxx）。

有AI数学基础的同学甚至完全不需要学这门课的任何内容就能现场做大部分，里面(几乎)没有什么trick或边角知识点，就是AI方向最common的知识点和简单地代入计算（计算有些数据比较恶心就是）。最后给分速度和给分奶度都很好。就一门研究生课来说，我觉得不能苛求更多了（x

整个课本身感觉大致是一个对本科AI&数学内容简单总结回顾的定位(我甚至觉得应该拿去替代科大本科那个老掉牙的人工智能基础课)，完全不会有什么繁杂的trick，繁重的作业，老师完全不会为难你，我觉得真的做得很好了。

一看到成绩所有的缺点都是优点，xs

祝宋老师新年快乐KKKKK

先占个坑 考完来点评下

整个卷子好难，本菜狗只求老师能捞一下……

平时讲的也很烂， ppt也不行，内容也很杂乱。整门课都很不行，虽然那几门课必须选三门也没什么课能选了……

省流：推荐选，合格基础课。等出分回评。

老师人很好，课程内容相当于本科学过的所有数学内容的综合加上扩展，帮我复习了一整遍，加深了理解。作业不多不难，有编程有计算，调包侠来咯。课程报告自选题，但要求严格还查重，是败笔。考试前画范围，较难的内容不要求，考试比较简单。

平时纯没听课＆考前对着重点突击三天，最后总评90+，可以说宋哥给分是相当慷慨。

平时作业：三次。每次一两道笔试题，两三道编程题。
小测：这学期应该有四次，有三次通知了，一次没通知。
期末考试：考前会画重点，基本只覆盖讲课内容的40%，每年的考试范围应该很不一样，所以最后一堂课一定要去听宋哥划重点。
 

适合想靠期末突击拿高分＆平时巨大摸鱼的bro选。

正如另一位同学所言，这门课更合适的叫法是机器学习中的应用数学。

老师的讲课思路很清晰，就是着眼于为人工智能服务的两大数学工具：概率论与线性代数。课程分为这两大部分，每一部分又分为理论与实践，换言之，人工智能的理论基础与实际应用。讲的内容很基础，理论基础基本都是本科学过的，可能对大家有点新意的就是应用部分了，当然这部分我相信主修AI的同学早已学过了。老师PPT都上传在了bb平台，会有目录，因此可以先大概过一遍，看看哪里是自己不会的，就要重点学一下。老师上课基本就是照着PPT讲，不过我也没有听过，考前速通了一遍PPT。感觉PPT做的比较粗糙，有一些记号上的错误，而且格式比较乱所以扣一分。有一些内容建议直接去知乎学习（例如图上的游走）。但是例题是要看的，一定要自己动手去计算，才能明白数学工具的使用方法。PageRank，PCA这些应该是必考题，一定要花点心思手动算算例题。

说回作业和考试。作业3次，就是计算+编程。计算非常简单，编程有点麻烦，但是有GPT帮忙就不是问题。当然，python基本是必需品，所以可以没事自学一下python，当一个美滋滋的调包侠。会有随堂小测，所以一定要去上课，小测全开卷，就是例题改几个数，一般稳过。所以再次奉劝大家，一定要去课堂，不管听不听课，一定要到课。考试范围会在最后一节课公布，一般是课堂内容的40-50%左右。考试是填空，简答，计算，证明混着出，主要重点还是在大题，填空很简单，分值也低。我个人认为卷子并不算难，是一门数学课应该有的水准。平心而论，这次考试并没有脱离老师PPT讲述的内容。概率论计算题目灵活地考察了贝叶斯公式，PageRank和PCA计算都是很简单的例题水准，神经网络也是简单的前传反传，混合高斯模型是有一定难度，但是如果理解了这部分内容的思想，就不难计算了。况且这道题目PPT例题也有类似的内容。可能有一些难度的是LDA基于拉格朗日乘子法计算和EM算法证明，这部分算是拔高题目吧，其实前者在考察对SVM的理解，后者完全是PPT内容，当然做不出来也是合理的（毕竟计科会算，会用就行了）。总结一句话，都是硬基本功的考察，所以一定要注重知识点的理解，以及亲手使用这些数学工具去计算的过程。

给分情况的话，因人而异。我认为给分很好，速通也拿到了高分，不过还是建议大家感觉基础不扎实的多花点时间，毕竟数学是很重要的。据说今年没有调分，会有低于75的，有点惨。总之，还是建议大家选的，对于有一定数学功底的还是蛮水的。基础差一点的，也建议选课进来恶补一下。

sq老师很好，助教也很好！！

【教学环节】

• 讲的东西很杂很多，老师讲得也比较点到为止，认真听了几节课但收获不大。
• 加上老师不愿意课前提供Slide，说是教务科规定，记笔记多少有些不方便。
  最后索性就没听了。

【考核】

• 平时成绩40%=考勤10%+3次作业30%
  作业包含计算题和编程题。作业量不是特别大。
• 课程报告10%
  [:warning:]报告对格式、内容（据说会查重）、内容量（双栏排版要六页）要求比较高！
  占比居然只有10%，和一次作业同等的量；/愤愤不平

【考试】

• 老师给划重点，考试的范围比上课讲的范围小很多，很友好
• 考前说题型是：填空题（偏概念，也可能有计算）+计算题（很多）
• 实际考试是：填空题（10%）+计算题（90%），计算题中穿插着论述题（例如PageRank和Google PageRank的区别，PCA和HITS算法的异同）（请记得考前准备……）

看了评论区感觉全在诋毁啊。唯一感到不满的就是考试不开卷以及不让带计算器（感觉数理统计和一些算法什么的要是开卷会大大降低难度，不觉得有什么不开卷的必要，可能是想“加深记忆”吧），以及ppt存在的部分错误吧（虽然到现在也不知道课件改没改）。

给分作业30，小测20，考试50。先说小测吧，四次是三次通知了一次没通知，导致我有一次没去，而且小测管的也不算很严格，有不少后面来的同学老师也睁一只眼闭一只眼了。作业三次，基本上一两道计算证明题加上两三道编程题，自由度还可以，就是文档有点解释不清（尤其第三次作业的编程题，数据集过大而且还有小问题，大部分人都直接截取部分数据了），AI工具你懂的，基本上不会耗很长时间。考试的话不算很难，计算量倒也不算少，部分计算部分很夸张，都是奇奇怪怪的分数形式（比如第五题的a记得好像是347/251，反正我是直接保留两位小数带入求b摆烂了，不然b也挺难算），要是能带计算器就好了。复习了两个晚上，除了最后一道关于softSVM的偏硬核的论述说明题我不会（根本没复习这个东西）。其他的难度并不大，都是ppt和给的资料里面有的，而且都是计算没有证明。

考试题目的话，填空（20=5*4，会考一些比如卷积和池化的作用、维度升高带来的两个问题等概念题，剩下的都是计算概率P等计算题）和大题（80，一共六道）：

（1）考察贝叶斯公式：1、检测阳了的患病概率，2、再检测一次还阳性的患病概率

（2）100次投硬币1、考察均值方差2、马尔科夫定理的应用3、切比雪夫定理的应用（直接带入数值算出来就行，记住这俩公式就不难）

（3）考察一个2*3矩阵的奇异值分解【（1，1，0），（0，1，1）】，不是很难算

（4）考察聚类算法：给八个点并且初始化，求出kmeans两轮的结果，讨论kmeans和DBSCAN的优劣

（5）考察最小二乘法：给四个点，算线性拟合函数y=ax+b

（6）软SVM，不会直接空着了

最后总评分90左右，考完一天出成绩，肯定是有调分的（不然点名5分，一道大题15分直接就下87了）看其他同学反馈好像力度蛮大（有不少出分前骂给分后变脸的哈哈哈），据我所知没人挂科。作为研究生课而言，活不算多，作为学硕的核心课，75分也不难达到，性价比不错可以选。扣这一分给我因为不开卷而疯狂背诵的ppt。最后感谢宋老师的奶力。预祝大家新年快乐！

毕竟在必修范围内，如果能替代的课更烂（某合数学？），可以选，有更好的或能不选不太建议选

本学期这门课在开课后突然调到周日上午这个尴尬的时间，本人上半学期全勤，但是两次小测都在群里通知了，下半学期因为苦逼组里事务出差、开会等缺了三次课，抱着“都周日上课了还能突击小测吗”的心态怕麻烦没有请假（确实是个人问题），加上没有舍友提醒，仅三次不去错过了两次小测，总评直接-10。只能说老师确实还是想和同学们分享周天上班的喜悦的。

最后从第一眼看ppt开始复习时间大约2天（5门考试拉满了，组里只有一周复习），很多东西都是搞ai的常识内容+扩展，加上砍了一半的内容，不花时间。考试不算很难，但是很多计算很麻烦，出分75，应该是控分了，所以只想75的可以选，想事少高分不推荐。

每节课都要来，别错过小测及时交作业，分数就不会太低。

ppt确实有些错误，作业题表述会比较模糊，考试算了一张半A3草稿纸，但是给分不错，勉强原谅了。

考试简单，平时课上讲的杂七杂八的东西考试不考，考前会给考试范围，复习压力小，看群里的说法，今年总评不到75的不到7%。

But，作业真的很多。这门课考勤、大作业、平时小作业、期末考试都有要求，平时每个小作业包含若干道计算题+2道编程题（四选二），编程题要求还很多，总之我是觉得很麻烦，很耗时间。还有就是期末给分，我个人感觉给分一般，大家都能过，但分数不怎么样。