一句话总结，这门课程的主要矛盾是「理论来说应该教你从现实中建模出问题」与「建立模型本身无法撑起一门课但加上求解又远不是一门课能讲多少的」之间的矛盾。 老师选择的方案大致是通过开放式的要求逼大家自己去阅读论文/代码后完成作业，但遗憾的事，作为一门3学分的课，大家搜集资料的结果又会十分复杂，注定表现出的 >>更多

由于这课是第一次开，老师找了一本多网格方法的教材，但只浅尝辄止地讲了前面的部分，无论是从容量还是难度上都没有达到一个H课应有的标准，的确是有些遗憾。（个人觉得作为H课可以适当冲刺一下，比如侧重多维更复杂情况的一些算法和分析，或者再往后讲讲） 同样是由于第一次，作业、实验与考试相对都较为简单，未必会对 >>更多

其实这门课上完的时候我完全没想到评论区风评会是这样，大概是因为本人这门课基本摸过去，在代码基础不错的情况下实验都相对轻松，作业本身也不难，因此可以看作一门水课，而水课自然不会太在意助教怎么了。 这门课最大的问题个人看来是作业、实验和考试的割裂，作业侧重很简单的操作，实验侧重把书上算法抄一遍，考试侧重 >>更多

两星观望，感谢助教趁着快过年了给出的教学事故级别的lab。 后续考完试出总评后会取消匿名并追加正常点评。 虽然之前有人猜到是我了，不过先实名回来，点评会在后续更新。这门课总体而言还是值得一个9分来拉拉的，毕竟个人觉得主要的锅应该是部分助教去背） 某摆了一学期的原生生物突然想起还有一个机器学习概论的点 >>更多

本学期（2023秋）我将担任这门课的助教。作为一门和数分B3、微分方程同一学期的少数/管统课，这门课某种意义上就是给「并不数学」的线代B1背锅的。 快要开学了，来说说这门课的难点，大概主要是在于结构化的「线性空间」的理解与很多麻烦的技巧交杂，对后者，只能通过大量练习去熟悉、掌握［于是也免不了很多细节 >>更多

作业也太多了...不过整个学期没点过名，最后的大作业因为疫情停课什么的取消了。多看看课件就能拿不错的分数了。 >>更多

感觉老师是很细心严谨耐心的人，课件好看作业不多给分好，但是每节课都点名。而且这门课的内容是否有点太多了...... >>更多

内容很多不过没有特别难懂的东西，一学期有三四次小测和讨论课。老师讲课很细致很认真，不过就是每节课都要签到。因为一些原因后半学期没怎么去上课，最后的部分也没时间学，考试只写出来了前面一些概念题，大题几乎都空着还能喜提3.7，义父大人！ >>更多

自以为学的还行，发现试卷完全看不懂，最后被狠狠捞了一把。每周matlab作业对完全不会用matlab的我来说真的很痛苦，不过一学期下来收获很大。 >>更多

课很难但是考试蛮简单，不过题目就那几种，靠刷题就可以拿到不错的分数了。老师怕大家挂科还出了60分简答题（感动 >>更多