update：算法基础和mla都到平均分了 热泪盈眶 谢谢给我加油鼓劲的大家！！！

中科大的学生都是m吧 以前的信院人怎么过的？？？？？？

哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈我好开心啊好开心啊

这课怎么还有1.8分。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。我真没招了没力气骂

omg 为什么另一个班没有期中没有project作业还少  我是食史大王耶耶耶

在算法基础课上写了这些东西复习不下去突然又要小测的人彻底破防，遂在家庭群里崩溃，然而击垮我的最后一根稻草是父母发的：大家不都一样么，送外卖的还要争着进电梯呢

一个破防很累很累的人在复习无望之后的无奈之举，就是到评课社区发电，评分只针对课程与发电内容无关。

还记得选课的时候，同学劝我去本部高替班级，我因为选了一门心爱的通识，时间冲突，拒绝了邀请。这是一切噩梦的开端。这门课，作业答案是没有的，习题课讲义是没有的，内容是数学的，讲义作业是全英的，我感到学习过程中为我额外设置的障碍层层叠叠如同高山蔽日。

我不禁想起有人对我说过，在中科大考试是为难学生的，甚至可以追溯到上古钱学森时代——加时赛考到学生晕倒。家中有长辈在中科院体系从事科研一辈子，也有家姐在科大一路读到博士，入学前都曾宽慰我说这些考试势必将我考倒。然而，入学之后一年又一年一次又一次的考试都揭露出我的轻敌，五个学期以来，考试周一次更比一次痛苦。过去的我只剩下一个缥缈的回忆了，那个似乎很擅长考试、似乎很擅长自学、似乎很喜欢认真听课的所谓好学生，只是一个我不认识的陌生影子。此刻我对着打印出来的讲义和不断放大的作业图片，只觉得想呕吐：这些东西对于选课的数院学生不过是复习，对于我来说全都是崭新的概念，我如何去考试？我努力摒弃一些学习这个有什么用的实用论，可是面对密密麻麻的数学概念却再也忍受不了了。近三年来我一次一次的感到自己在失去兴趣失去心气，在落后的培养方案中我失去对ai专业的兴趣，在见证超大养蛊实验室之后失去对科研的兴趣，在面对恶心的考试和课程设置之后失去对知识的兴趣，在见到恶心的精致利己同学之后失去对竞争的兴趣……但是我懦弱，拿不起又放不下，做不到放下一切立地成佛，只好不断的折磨自己折磨到想吐。

这校园许多地方留下过我的眼泪，也西湖旁的石椅上、高新湖边的草地上，一所我会视为母校的地方，也像母亲和我的关系一样爱恨交杂。早上起来用冷水洗脸的时候，我对着镜子看自己：厚重的黑眼圈、因为熬夜而变油的头发、没有精气神向下耷拉的嘴角，我调动肌肉让它牵扯嘴角上扬，却得到一张比哭还酸涩的笑脸。我想逃，我想立刻逃跑逃掉三个小时的考试逃掉所有的课程带着被子在阳光下的草坪上呼呼大睡。或许我是太脆弱了，是的，我确实很脆弱，当同学面对考试还在坚持不懈的复习，我就像个站在一边的逃兵，没有迎难而上的勇气。

今天出成绩了，不出意料的很差，想了一下还是给父母说了自己算法基础和mla都没到中位数和平均分，说完之后就后悔了。果然，母亲立刻开始问我绩点多少了，要不要准备考研。我好想跳。原来我不是想获得认可，只是想得到安慰。

一更

推荐喵，通宵写作业的时候对象一直陪我喵，怕我猝死叫我醒了之后给ta发信息喵

二更

对象说我每天说话张口就是次梯度闭口就是最优解，嫌弃我一身科气，和我在一起没有一点恋爱的感觉，要和我分手。以后再也没有人陪我熬夜写7个exercise19面的机器学习作业了。不过她说还可以当朋友。

我真的好后悔好后悔，如果把写MLA的时间拿去陪对象会不会不一样

三更

写mla大作业破防了更新一下

凌晨三点总让我想到和她(以下用w代替)的第一次约会。当时w约我凌晨3点在她楼下，但是那时我只看见她楼下熟睡的狸花猫。w没有来。我当时游荡在街上，在思考去处时，看到了网吧的招牌。于是我走了进去，开了包夜，熟练地打开overleaf和gemini，开始写MLA作业。等到快5点，她跟我说睡过了，问我现在是否方便，我看着MLA剩下的一个exercise，跟她说，那你等我20分钟吧。事后她问我当时在干嘛，我说，坐在台阶上安静的听方大同。（最后一次见面后，我同样在街上摇晃，不过这次她不会来了。）

mlawcnm

最后一次见她的时候，我在她的怀里痛哭。最开始是小声的抽泣，然后她一只手从后面搂住我，一只手慢慢地摸我的头发，我就再也控制不住自己。据她本人所述，她最开始注意到我，就是因为我长得很可爱，发型像一颗小蘑菇。

我跟她说，我不喜欢那些：我不喜欢手算Logistic的梯度，也不喜欢证明在rank(\bar{X_n}) = d+1时协方差矩阵是正定的；我不好奇mini batch SGD时， 当前值和最优值的差的期望到底是线性收敛还是二次收敛。我说我也不喜欢ai，不喜欢llm, 不喜欢vlm, 不喜欢vla, 不喜欢wm。做这些都是勉强度日，就和玉兔食堂一直有股消毒水味的白菜一样。但是她不一样。我真真切切的喜欢着她。

她说，我不会不要你的。

我们分手了。

分手之后, 我们又说了很多话. 她说她之后会谈很多个对象, 一段时间换一个; 也可能一个也不谈, 自自在在的. 她说我也会谈, 就算我又矮又丑, 但是我是中科大的, 又是热门专业, 凭此二点就能在社会上找到对象. 

寒假她问我要不要放烟花, 可惜又说自己太忙了. 再说想和我线上自习, 但是不知怎的又作罢. 她可能是心血来潮, 可能也只是为了安慰我. 我寒假忙着ECCV一个VLM的论文, 一个寒假没有出去玩, 没想到一作是学长的, 二作是老师的, 三作才轮到我. 不知道那几天是怎么过的, 回过神来发现她已经把我拉黑了.

于是我联系了外校一个做ML theory的老师, 老师听见我愿意做理论非常开心, 拉着我谈了一个小时, 介绍他的工作. 但是很对不起他, 我承认我自己有一部分对理论的喜欢, 但是也不可避免的有一部分报复. 报复自己, 报复给我带来一学期挣扎的这门课, 报复被我寄予希望的那篇ECCV, 报复她.

“有人辞官归故里, 有人星夜赶科场”, 大二转到cs后的一年半. 我认识了很多人. 有的人目标坚定, 一心想去北美phd; 有的人厌倦科研, 只想就业求稳定; 有的人困于数字, gpa和paper长挂口; 有的人挣扎痛苦, 愿与科大早告别. 千人千面, 但是我知道他人都是镜子, 反映的都是自己的内心, 这些都是我自己, 只不过在他人身上起了共鸣.

今夜风很温柔, 就像她在夜色里说"好长时间要见不到了, 你想不想抱一下"的温柔, 就像她在分手后牵着我的手的温柔, 就像她塞给我一个小熊猫钥匙扣和一个小老虎钥匙扣的温柔, 就像她在草稿纸上一遍遍写我名字的温柔. 我有很多愿望, 想吃, 想睡, 想做xx大牛的学生, 想赚很多钱, 想去一切有名的无名的地方打卡. 但是今天我才意识到人生恍惚而已, 其实有太多东西是不必要的. 我真正想要的是她, 一份真诚的感情, 一段活着的青春. 不是那种像挑选货物一样挨个报出自己的身高体重颜值; 而是那种始于"你也听方大同". 我好喜欢她, 我只后悔当时没有多说几遍给她听, 不过至少分手前最后一次见面告诉了她, 算是没那么遗憾. 说起来当时周末坐了三个小时车去找她, 本来她让我送到楼下就走, 但是临时说自己没拿快递, 又带我来来回回的绕. 我早就知道自己不会舍得她, 特意买的最晚的票, 高铁上她非要和我视频, 没想到皖西大别山一段居然一次也没有断开网. 现在想来, 可能不管是天意, 还是当时的我们都知道这样的机会不再有吧. 

这篇文章90%取材于现实, 为了避免被认出来修改了部分细节. 以后可能也不会再更了(毕竟可能之后和她的人生再也不会有交集了), 当然也不排除哪天因为思念又去线下找她, 不过人家都把我拉黑了, 应该也见不到. 愿诸君珍惜眼前人.

王杰我问你：

恭喜本门课程在最不受欢迎课程榜上击败了强Baseline二级大物，杀入前四

今年机器学习A评分不佳，加入MIRA Lab 正是抄底的好时机，少年们快与我签订契约吧

王杰在发文章的时候刷SOTA厉不厉害我不知道，在开课的傻福程度上刷SOTA我看是挺厉害的😅

@全体成员 同学们好，第7次作业来了，本次作业ddl为2026年1月14日 临近考试，同学们对完成作业有困难的，可以联系我们

知道你还布置，我燥称冯了个福了

如果我告诉王杰，这作业有人自己写，王杰会相信吗

王杰眼中的自己belike:

💩中的💩，顶疯中的顶疯。

起初，我天真地以为这门课与机器学习毫无关联。直到考完期中考试，我才发现这门课的目标是让我们亲身经历一场巨大的机器学习实验🤣

认真上课且踏实写作业的强化学习玩家，在课程环境中探索，以每堂课的讲解、作业的即时反馈作为训练数据和奖励信号，思维参数被深度优化，获得了灵活应对新问题的策略网络。

考前抱佛脚，狂刷讲义作业的SFT玩家，以讲义和作业为训练数据，最小化输出与标准答案的差距，考场输出格式工整，但是思维过拟合严重，一旦考题发生变化，立刻陷入格式漂亮但内容空洞的境地，堪称考试界的幻觉制造者。

太伟大了MLA😭😭😭

笑话一则：

在中科大上完《机器学习A》后，一位刚担任 NeurIPS 审稿人的同学面对眼前的投稿，不禁提笔写道：

It seems you never proved the existence of a minimizer for your loss function. Instead, right after writing it down, you handed everything over to Adam.
Who’s Adam? He must be incredibly powerful—probably the kind of student who could breeze through USTC’s Machine Learning A and still walk away with a 4.3 GPA.

I’d like to ask: in this diagram, besides Python, has anyone else actually appeared in the course? Even more fundamental tools—like scikit-learn—were never mentioned in class. Perhaps LaTeX would be a more appropriate inclusion here. Also, instead of “TF” (TensorFlow), it might be funnier—and no less relevant—to put “TFBOYS” instead.

And while we’re at it: if you’re wondering why I’m writing in English, I’d rather ask why all the lecture notes, assignments, and exams are in English to begin with.

创伤后应激障碍（PTSD）

考完了

我觉得

如果你在科大学完了这门课

之后不会再觉得其他课差了，一切所有的事情都变好了

毕竟恶心、不公平的事情都已经在这门课经历过了

你都能吃一学期史了，还有什么是完不成的吗
（为什么评课社区只能打一条差评，而且最低才一分）

建议改名为“机器学习的数学原理”

不如改为数院的课让数院的老师来讲

到现在期中了上的全是数学内容，课件，作业，考试都是全英文。而且作业还一大堆，老师上课就是照着讲义抄，字还丑。还一定要用英文回答

有期中期末考，都是三小时。期中还放在周内，占用其他课的时间。而且这门课另一个班就没有期中考，并且也不要求用英文作答。

助教挺好的

非必修的同学就别选了，这门课什么都学不到，机器学习的内容更是寥寥无几，不如自学。

sb期中，三个小时，40个左右小问，全英，把我恶心到了，都睡不着了

出分了（改得还挺快）。0~90分的正态分布，平均分49。要不是是AI必修谁会来上这破课。知识是一点没有的，课程考试是纯恶心人的

sb作业，一次作业几十道英文题，没吃过史的可以来写一下作业。它精准踩死了人类求知欲的每根神经，并对着尸体跳踢踏舞。

这课还搞诈骗，开学时说是上15周课，然后现在期中考完了变成18周。好了现在相比隔壁平行班一个优点都没有了，课时更多，作业更多，考试更多（隔壁没有期中考），还要求纯英语。全面被碾压，我当时就应该选另一个老师的班。

最恶心的课，没有之一，并且恶心程度断档式领先。上这门课就像把史喂给你吃，你还不得不吃

要不是必修课谁会在这里待着啊，要是可以我都愿意用两次退课机会把这课退掉

隔壁班每周上三学时，上18周。我们每周上4学时，上18周。
隔壁班一共三次作业，并且在期末周没有作业。我们一共七次作业，并且在期末周还布置了两次。
隔壁班没有大作业。我们有大作业还要恶心阴间的数据集。
隔壁班不要求用英文作答。我们要求全英文回答。
隔壁班没有期中，我们有期中期末。而且期末还是统考（不考期中前的内容），我们比隔壁班多整整一个3个小时期中考。

在隔壁班上课能获得正常的学习体验。在我们班你干了10个学分的活，花了10个学分的时间，只能得到3个学分。

在这里向WJ的父母以及家庭给予最诚挚的祝福和最真挚的问候。

何意味（2026年1月19日高新食堂门口）

关于MLA到第二学期开学才出分然后给我和我的两个队友89这件事🤣🤣🤣🤣🤣🤣🤣😅😅😅😅😅😅，这下知道为什么过年不出分了，原来是wj想保住自己的🐴过年

参考数据：期末86总评89

nips审稿人在上完妮可mla后惊叹：Who is Adam？

一门不需要电脑也能学的课，不知道它凭什么叫机器学习

考试也是直接给我气笑了，奋笔疾书半小时得到了10分，每个小题就给2分。。。

“并非60学时 并非中文授课 并非半开卷 并非教材”😆

大作业数据集4w张图片但是不给卡，是希望同学们写个线性分类器然后手动解方程吗，666还有学以致用环节

很好奇最后这门课怎么给分

这个大作业也是很阴了哈哈，谢谢你wj

助教还要一个一个编译手动测 hidden_test 实在是太辛苦了，其实助教确实是很负责的，但是这门课的体验只能说是。。。

评分只针对这节课，期中复习破防遂发此贴。从ppt到作业到考试甚至写解答全部英文。目前是第十一周，到现在为止全部都是数学。这门课从主讲到助教到学生有任何一个洋人吗?我能理解你强制英文教学是希望大家以后能更快的适应读写英文论文，但是否有些操之过急了?一个数学学长看了我们的讲义并告诉我们说我们用两周学了他们专业课半学期的内容。在这种内容密度下你还要求全英文?你不知道选这门课的学生都是哪个院的吗?第一次作业留了比较长的ddl，布置了十道大题，平均每道题六七个小题。后面几次作业演都不演了，六道大题，平均每道题还是六七道小题，但是ddl甚至只有一个周。哥们我是没有其他事，所有时间都用来学你机器学习吗?我认识的人选这个课的在考试前都在抱怨学不会，甚至我在去食堂或者教室的路上都偶尔能听见有人吐槽机器学习。就这种内容量和作业量，你指望谁能学会你这个课?

本课程是人工智能与数据科学学院本科生专业核心课程，让学生全面掌握机器学习的基本知识、学会如何应用机器学习解决实际应用问题。

本课程主要讨论机器学习的基础算法。具体内容包括线性模型、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、特征选择与稀疏学习、概率图模型、机器学习理论。重点介绍机器学习算法的基本工作原理及其应用。该课程将理论与实践相结合，不仅夯实学生的理论分析能力还锻炼学生的动手能力，从应用问题出发理解机器学习算法的作用与价值，并力图反映机器学习研究的最新发展前沿。

你简介里写的有但凡一个讲到了吗

现在是1月24号，我已经考完好几天并且坐上回家的飞机了。但是机器学习A仍然回味无穷，余音绕梁。这是我上科大以来上过的最恶心的课，没有之一。上学期上计算方法和量子物理的时候我还以为这是我最后一劫，没想到这学期还有机器学习A等着我呢。期中之前的内容全是数学，一直讲纯数学讲到了12周。大概内容就是默认你只学过数分线代，然后一直往下讲直到讲完凸优化。12周后总算开始赶机器学习的内容了，不过也和代码没关系，还是在讲数学原理。决策树，贝叶斯分类器，逻辑回归，梯度下降和随机梯度下降，支持向量机，主成分分析，神经网路，强化学习，上次学内容量这么大的课还是离散数学。所讲的和作业做的还有考试考的只有数学。作业偶尔有几个编程题，不过他不会教你怎么写的，你得自学。真的想来学东西的同学不推荐这门课，想学凸优化不如去选数院的，想学机器学习不如上学期的人工智能原理与技术，起码那个真的能做到通俗的讲明白原理是什么，机器学习A虽然我没有听，但是看讲义大概就能猜到只是在倒腾数学公式和证明而已。必修这门课的后人，我的建议是转去隔壁班，作业更少，没有期中考试，没有大作业，能少受点苦。

来细数一下这门课的罪恶吧:作业内容量大就不说了。所有作业不发答案，必须找助教要。上来第一节课是七个助教在讲台下面并排站，然后ppt上展示每个人的英文自我介绍以及gpa，当时就初现端倪了。清理课程群里非本班成员，上课经常迟到，这些小事就各种出问题。课程里的所有部分，从讲义到ppt到作业到学生写作业到考试到大作业的报告全部是英文。ddl前看到助教突然来了一句注意大作业报告也是英文没绷住，不断刷新下限。讲到12周发现讲不完了，给15周的课扩成18周了，美其名曰开课的时候填错了。一共期中期末两次考试，考前一个小时发通知说我们将在考前半个小时发座位表，然后考前半个小时再拖个几分钟再发。到了考场乌压压一堆人搁讲台上站着也不知道在聊啥，连ABC在左边还是在右边都不说，第一排坐不坐人也不说，考前七分钟班里一半人还在站着，坐在哪全靠学生自己猜。考完之后去考算法基础，考前四十分钟助教就来了并且在黑板上写好了座位分布，让人不禁感慨这才是正常的考试。这课七个助教是为了什么呢？期中我去查卷才发现，原来是每个助教负责出一个知识点的题并负责批改。所以其实助教不需要学完这门课的所有内容就能当，而学生需要学完所有的内容。我感觉这门课的所有决策都是在妨碍我学习，学这门课只有纯粹的受苦，没有收获。

那我笑了，老师和助教这么排斥非本班人？群里是要发什么见不得人的话吗？

看到今天评课社区，好像懂了，原来是真怕我们在群里学到东西啊！所教的知识看起来质量好高！

恭喜MLA击败大物实验，荣登不受欢迎的课程排行榜第四名！

偶然发现这课变成了18周结课。

助教说这是之前教务处一直弄错了，刚改过来。

不想说什么了。

这机器学习学的，我人快凸了。

精神状态belike：

1.10 更新：学不进去想亖👍

有点破防，都期末周了，还有14页作业，像这样这么多的作业已经布置了6次了，我对着ai抄都要花去一下午，我根本没有时间自学，上课又跟不上，自学看着英文课件理不清思路，一做题两眼黑，谁懂这种悲哀？

还有一个大作业还没开工，push_me，让人抑郁，如果不是必修，想必我应该很快乐吧，还有我觉得这课6学分都为过，哈哈哈。

相比之下，robogame的4学分还是太好拿了，大家都给我去打robogame，哈哈哈。

2025.1.3

居然还有HW7，还有编程作业貌似，你到时候给我留点时间复习啊

1.8

话说这门数学课，那么多前置内容我都没学过，看完课件，写作业看答案一脸懵，我是错过了什么矩阵论相关课程了吗，还是我线代学得不够深入，这ai培养方案有点狗屎了。

3.1

出分了，也还行

期末82，期中50，大作业不知道，总评87，感觉还可以，遂课程评分上升一点，利益相关

中科大    我要把你课程表里的大学物理实验、电磁学、量子物理塞回来

相似了相似了相似了相似了相似了，这课是不是彻底沉浸在自己的艺术里了

体验十分奇妙，15周的课用了11周来讲凸优化和各种前置，机器学习直接相关的只涉及线性回归，然后准备用4周冲完决策树、朴素贝叶斯分类器、神经网络、卷积神经网络、逻辑回归、SVM、PCA、强化学习……吗？是否有点喧宾夺主了？

前面放了一堆事无巨细的理论，在后面不知道能用上多少，就算能用估计也没什么时间去整合深化吧，毕竟就4周课时，剩下的还是一片支离破碎的认知。

作业内含巨量的纯数学证明，而且很多题似乎没头没尾，写出来了也不知道证明的东西想去解决什么问题（不过HW2还不错，几个问题背景明确，引导也好）。ddl还特紧，所有小题加在一起单次作业接近30题，一次只给一周。与此同时实验环节近似于0，只在HW2里做了一个偏差方差分解。

整个课感觉设计上……不太符合人类的认知规律。有种这门课是《机器学习（A2）》的错觉，但是A1失踪了。

看这门课往年评分好像还都不错，但是今年疑似雪崩了，这是这门课的常规操作吗O_o

助教来统一回复以下大家比较关心的几个问题（注：本回复内容100%手敲）：

关于课程内容

课程内容确实比较偏数学，但是该课程面向的对象默认是科大的机器学习的初学者。先不说科大本身就重视数理基础，机器学习这个领域本身对数学的要求就是比较高的，以当前最热门的大模型为例，其底层架构 Transformer 本身就是基于数学形式建模的。模型的后训练过程同样依赖数学方法，主要包括 SFT 和 RL 两种路径：在 SFT 中，主流方法 LoRA 本质上是对模型权重矩阵进行低秩分解与矩阵运算；而在 RL 阶段，诸如 PPO、DPO、GRPO 等核心算法也都是通过严格的数学推导得到的。

付出与回报总是成正比的，这门课之前的评价肯定不是刷出来的，下面摘两个原字原句的评论“只要肯下功夫学，回报一定对得起投入”，“上这门课还是可以学到很多东西的”。今年和去年、前年的课程安排几乎一致，我们也很诧异，为什么评价突然两极反转。包括我自己也这么认为这门课是有用的，我是去年上的这门课，如果去年我没有上这门课的话，我的科研会做的非常困难，因为我第一个课题做的就是RL，需要学会PPO，DPO，GRPO这些东西；包括之前也有同学提到，这门课学过的东西在找工作的面试中帮助很大。至于老师的讲课水平与讲义的质量，吐槽这方面的同学真的就属于尬黑了，评价这方面的同学在评价之前真的有认认真真听课吗，先不说老师根本不是照着讲义读，而是在教同学们怎么理解，这门课有些内容确实比较难理解，但当你真正听懂了之后，你会发现老师讲的还是非常好的，包括到老师上课提的question，如果大家认真思考了，是真的有助于你对于这方面的知识的理解的，即使没有答案，你问老师或者助教，老师和助教也一定都会给你解答。而且讲义也完全是老师自己写的，老师每年也会更新讲义，认真备课，包括到作业题与考试题，都是助教认认真真自己出的题目，作业题可能还有些扩展，考试题是完全都是讲义上的或者老师上课讲的内容，比如那道给两个图，找一元函数和二元函数在一点的gradient 方向的那道题，老师上课强调过，期中考一次、期末又考一次，这道题两个空都对的期中的得分率是23%，期末是40%多，无论怎样，科大的同学对于梯度“方向”的含义还是要懂的吧。如果大家把讲义包括讲义上的question吃透了，考试是一定会取得一个理想的成绩的，而且我们也会调分（调分后面会详细说）。

为了更好的帮助同学们学好这门课，我们这门课安排了七位助教。实际上学校只安排了四个助教岗位，另外三位是王老师自己想办法找资源支持的。我们自从 18 年开这门课一直都是这么做的，就是为了能给同学们提供充足的可以答疑解惑的资源，让同学们都能学有所获。其中大部分助教都是这门课上个学期的同学，对于这门课的内容都非常熟悉，甚至有些作业题都是助教同学结合自己科研经验抽象出来的。

至于英文，机器学习的很多概念本身就出自别的国家，很多时候就是用英文才能比较好的表达清楚要表达的意思，而且对于学AI的同学，提前接触机器学习英文相关语料绝对是百利而无一害的，无论是提升你后面科研的效率也好，写作也好。做AI的同学是避免不了英文的，包括到你想了解AI最前沿的帖子，论文，基本都是英文。而且现在AI那么强大，英文对于大家平时的阅读来说障碍并不会有那么大，电脑下载个豆包，选中就可以翻译。用英文也是一直以来都有的要求，一直以来都没有变过。

关于作业和考试

这门课的作业量确实大，我去年上这门课的时候，那时候AI没有那么强大，这门课的很多作业AI是写不出来的，所以我基本手搓，遇到不会的就去查资料，包括去年评课社区上分享的资料也很有用，因此我的收获很多，但同样花的时间也很多。只能说这门课对同学们的要求比较高，需要花很多的时间和精力，因为以前这门课只面向AI的同学，而机器学习是AI最最重要的核心课程之一，纵观我的本科生涯，现在做科研也确实只有这门课对于我科研的帮助是最多的，因此课程处于这个地位，要求就是会比较高。所以王老师教的这门课确实不适合选修，因为大家对于选修的印象都是比较水的，但是这门课毕竟还有大多数AI的同学，所以老师的要求不会下降。再说到课程时间，这门课这几年开课以来一直都是每周两节课18周结课，包括今年开课的时候我们的要求也是18周，当然没有及时在开课的时候就发现课程时间被改成15周，让教务处改过来是我们的问题，这一点无可厚非，这里跟同学们说声抱歉。

再说到大作业，首先要澄清，同学们怀疑的“从京东方拿的横向项目，让同学们来做，把同学们当免费劳动力”，这件事情是绝对不存在的，我们实验室迄今为止还没有跟京东方有过合作。真想让同学们做横向交差的话，为什么要限制大家调库呢？至于数据，确实来自之前和我们实验室有过合作的企业，但这个企业要解决的是一个复杂环境中的目标检测问题，难度和要求都远高于大作业里的分类问题。王老师是希望同学们能早一点有机会接触真实的工业场景中的实际问题，才特意简化了问题，设计了这次大作业。而另一个使用非开源数据的重要原因则是为了避免数据泄露和评分公平，因为之前学期的大作业，有同学直接搜到了测试集！！！最后助教在批改大作业的时候，很多同学并没有按照要求的格式提交，导致跑不通，助教们是一个一 个的去看每个同学的问题，一个个手动跑通的，有什么具体的问题，或者在隐藏数据集上的表现跟报告 上的表现相差大的话，助教也会一个个跟同学们具体沟通，看看到底是什么问题，一起debug，相信很 多同学可以证实这一点。从王老师到助教同学，我们都只想让同学们真的有所收获，有什么问题我们也会帮助同学们共同面对，一起解决，一起把这门课上好。之前各学期的助教学长也都是这么做的。如果还有可以改进的地方，也欢迎同学们指出。

关于给分

关于给分，说一个事实：最后的成绩优秀率是 39%，只有极个别同学实在捞不上来不及格。王老师在第一次课就说过，这门课的目的是帮助大家把本科学习过的基础理论知识活学活用，尽量融会贯通；也理解同学们后续保研出国的需求，所以最终调分力度还是比较大的，能让大家上一个台阶的就尽量帮助大家上一个台阶。这次调分后甚至又再次向上取整。所以大家如果发现自己的最终分数是84，89之类的，那么你第一次调分后应该是是83.xx，88.xx。也欢迎大家来了解自己调分前的原始成绩，看看是不是真的卡了你的成绩。我们在保证公平性的基础上，会尽量满足大家对高GPA的期待，让大家不留遗憾。

结语

我们还是希望同学们能理性看待这件事情，我们所有的要求的宗旨是希望每一个上这门课的同学都能有很大的收获，让同学们的时间精力花的值得。最后，祝同学们以后都能科研顺利，万事顺心。

在中科大见过的最神秘的课

隔壁班课时短作业少无期中无大作业是何意味，不是平行班吗为什么做局我😭😭😭😭

期中考完曾表明期末不会考期中前的内容，结果现在说期末要和无期中的隔壁班统考，真是彻底恶堕怎么恶心人怎么来了

三年里吃的最大的依托

下午复习破防了，现在冷静了，能理解这门课的出发点是好的，想打好数理基础，但是还是无法掩盖它很屎。

从教学的角度看，课程安排及其不合理。期中前半个学期全用来学数学基础了，后半个学期学真的机器学习的时候进度极快，老师能不能改改，数学基础讲的少点，毕竟这门课叫机器学习，不叫机器学习中的数学基础。

从培养方案看，ds的同学这学期已经学了一门伪凸优化的运筹学了，机器学习还要在学一遍，为什么不干脆学完运筹学再上这门课？数院老师讲的数学也比人工智能老师讲的数学强吧。（还有期末考试时间是怎么安排的，机器学习算法基础运筹学四天考完，不能隔几天考一门吗，元旦基本就没啥事了硬是在学校坐牢两周才考）

从作业考试看，作业题量巨大就不说了，一个hw和隔壁运筹算法一学期的作业量，但为什么不让在群里发作业答案，是怕我们学会吗？一门机器学习课，作业大多数以数学题为主，编程题一共五道，学这门课对上手实操机器学习的提升不如自学。大作业让手搓算法更是相当于你已经学会1+1了，现在开始造火箭吧的难度。考试和作业题型一致，喜欢我期中一道证明题写完得2分吗？

综上，这门课真是吃的最大的依托。

不上习题课的同学没有作业答案看喵

但考试要考作业题喵

期末速通破防了来更新下，计数的学弟学妹快跑，否则这将是你在科大学得最恶心的一门

很难想象机器学习A可能是我修过的了数分线代之外最数学的课，大部分的时间在嗯造凸优化，只留了四周时间讲大量的偏向实践的内容。

课程内容是抽象的，作业量是巨大的，作业答案是不公开的，习题课讲义是没有的

很难想象这样的课程以前能有8+的评分

（另外有部分讲义的排版出了问题，我看前几年就有，一直也没有改）

没有选课，闲着没事翻了下 24 年的 hw，看到这个题目，感觉死去的记忆正在攻击我（相信懂的人立刻就懂了）

冯文杰老师上课经常迟到，讲的也是依托答辩，啥也学不到，上课纯坐牢

评论区补充，wj也经常迟到

第六次作业的References，何意味？

纯好奇，我想问一下第一节课的PPT为什么会提及这个，难道是以前发生过类似的事情吗（）

真是把一个从没开喷过的好人逼没辙了。。。

讲课烂、作业多、强制英文作答、考试时间长、大作业恶心什么的种种我都忍过来了，出分这么慢我还以为是在精雕细琢调分呢，结果是个89😅多给一分会死吗，就黑心到这种地步吗？

听说那位期中期末都是班里最高分的神仙才刚95，其他的同学又能好到哪里去呢。。。

这么阴狠歹毒真是活该被骂。。。

🤡……………………………

还不出分，hyw？？ 有人压力教务处吗

期末考试大部分不难。不过你告诉我什么叫大题里面有小题，小题里面有小小题，小小题里面有小小小题。。。。

这门课真的不是一般的难，听我说，没点实力的别给自己找💩吃。真想学机器学习，自己去看书看网课比这强100倍。

人在极度无语的情况下，是会气笑的 

1月3号，又布置了一次7页的作业。

我真的不想说什么了，我对这门课真的无话可说了。

给满分只是想说这门课并不像评论区说的那么差。

首先王老师讲的真挺好的，带着挑剔的眼光来说，在专业课里面算好的一档；助教人都挺好的，不管是解答问题还是交流都很友善迅速；从课程中还是学到了很多机器学习知识的；给分的话，身边好像挺多同学都捞到优秀了，给分挺不错

助力wj冲榜ing～

退课人，期中考完之后退课了，实在是吃不下这坨大的。每次的作业不用AI是写不了一点的，亏我还想着AI写一遍我手抄，恨不得跟小学罚抄课文一样，边看边抄要花至少两天，不带脑子的抄也要大半天（取决于手速）

上课是没人听的，考试是不会的，就那破讲义每次上课前还舍不得发出来，每次还得我去找24年的网站下载讲义，反正肉眼是看不出新旧讲义有任何区别。

期中只记得很多很题，每题都是1～2分，极少数3分的题目，绝大多数都是证明或者计算题。反正是没学明白的，考试感觉就跟溺死一样，在水里挣扎3个小时，最后考完上岸了看到分数还得给你当头一棒。

WJ永远是正确的，客观的，合理的，明晰的，真实的，辩证的，深刻的，通达的，优美的，巧妙的，精辟的，机智的，全面的，不容质疑的，切中要害的，一针见血的，淋漓尽致的，深谙事理的，真知灼见的，发蒙振聩的，金声玉振的，透过现象看本质的，知其然而知其所以然的，可供世人仿效的，千古颠扑不破的。

我真没招了：

我不行了

为什么评课社区不可以设计一个不受欢迎课程排行榜，mla不是榜一我就助力上坟

另一个班的，想问问看讲义能应对考试吗😢

所以说要考期中前的内容吗😢