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。

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。

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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。

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。

最重要的话写在最前面！计算机应用数学不是计科专硕必修！不是计科专硕必修！

计科专硕的培养方案只能用乱的一来形容，也没什么地方可以分享信息，索性就在这下面说了：专硕必选的是组合数学和算法设计与分析，计算机应用数学只能当选修。

由于本人开学猛猛抢这门课，最后发现自己是小丑，只能当选修的话不如选一些不用期末考的课程会更加轻松。所以在这提醒一下专硕的各位，希望可以给大家提供一些帮助。

上面是一些题外话，下面讲一下这门课。

首先课程上来说，讲的内容大致就是过完了一整遍本科的概统、线代、人工智能基础等课程，最终考试的内容是这 10 章节：
概率论、离差（e.g. 马尔可夫不等式、置信区间）、贝叶斯、高斯混合模型与EM算法、随机游走与图；矩阵代数、支持向量机、线性分类与回归、高维空间（e.g. PCA降维）和模型训练与推理。

当然每年的考试范围估计不尽相同，所以也只能作为一个参考。

考核方式分为两部分：期末考试 50% 和平时成绩 50%。

期末考试后面再谈，平时成绩是包括 3 次作业（3*10）和 2 次课堂小测（2*10）。

第一次课堂小测是事先通知的，大家到的很齐，测了两道关于贝叶斯网络和贝叶斯分类器的题目；第二次课堂小测没有通知，因为人到的太少了所以突击测试，听说题目很简单，估计班里 70% 的学生都没拿到这次的分数，所以还是劝大火到堂上课，白白丢掉总评的 10 分真的很可惜。

三次作业难度都不是很高，每次会是 2-3 道的计算题（算算置信区间、求解方程组、最小二乘法等），然后2-3道相关的编程题（因为 python 全是库，所以 gpt 问问自己改改都能不麻烦地写出来）

想小小吐槽的是，感觉 ppt 实在做的没有那么好，整体来讲感觉像是介绍性质的，示例不多，所以光靠 ppt 并不能很好地完成复习，考试难度中等，有送分题（我没拿到），也有一些比较难的，不认真看 ppt 推一遍的话肯定不会的（说的就是你，EM 算法正确性推导和 LDA）

下面是这次期末考试的回忆：

填空题（10分，2*5）

1. 100个球中有20个代表中奖，问刚好第四次中奖的概率。

2. 生日问题中，总共有 n 个人，一年有 d 天，问这些人生日都不相同的概率是多少（真没背，血亏） e^{-n^2/2d}

3. sigmoid 和 ReLU 函数的值域

4. SVM 中超平面距离和训练样本的关系

5. LDA是有监督还是无监督算法，最多可以降至多少维（k-1）

简答题（90分，6*15）（先后顺序可能有误）

1. 小明的小区有三个游乐场，有 0.9 的概率去游乐场玩，其中去三个游乐场的概率一样，现在小明的妈妈在前两个游乐场都没有找到小明，问小明在第三个游乐场的概率是多少。

2. (i) 给定了一张 5 个点的图，用普通版本的 PageRank 算一次迭代和两次迭代后的结果。
(ii) PageRank 和 Google PageRank 的区别，HITS 和 PageRank 的异同。

3. 梯度下降，函数 y=x²-3x-3，初始时 x⁽⁰⁾=-4，分别用 0.1 和 0.9 作为学习率，写出迭代5次后，每次的值，即 x⁽¹⁾, x⁽²⁾, x⁽³⁾, x⁽⁴⁾, x⁽⁵⁾，并分析学习率对梯度下降的影响。

4. 最小二乘法，给定三个 (x,y) 的 pair，用 y=ax²+b 去拟合。（其实和 y=ax+b 完全没区别）

5. (i) PCA 降维，有四个二维数据 (4,11), (8,4), (13,5), (7,14)，用 PCA 将其降维为 1 维，分析 PCA 的优点和缺点。
(ii) 2-class LDA，已经给定了类内散度矩阵和类间散度矩阵，也给定了优化目标，用拉格朗日乘子法得到最后的解。

6.  (i) EM 算法正确性推导。 
(ii) 现在有两个高斯分布模型，一个均值为0，方差忘了，另一个均值为5，方差也忘了（不好意思方差忘光光了）。现在已知 x=4，求它是来自第一个模型的概率是多少（贝叶斯一下就行）。

总体来说整门课程还是比较轻松的，毕竟作业不多（虽然小测确实让大多数人踩雷了），宋老师和助教们也非常不错，就是课程 ppt 还有待提升。

分还没出，就先点评到这。

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今天出分了，本人是这门课当选修用的，分数够用就行，不过听周围的人说给分好像确实一般？只能说下一届选这门课的同学确实得需要考虑考虑而不是像我一样无脑选了。

另外，下面评论说的太对了，ppt 是只能当大纲用的，具体知识真得看知乎，特别是随机游走与图那章，全靠知乎带动复习和学习。

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。

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……）

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。