老师人老好了，平时基本没作业，作业还不难，基本都是满分，课程中间有一次ppt小组汇报，基本不用干啥，期末开卷考试，全能找到，一看分巨高，建议大家全选陈老师 >>更多

戴老师非常负责，有自己的讲义与课程框架，讲课也是按照讲义来，上课只要跟着老师的思维，基本不会觉得无聊。作业量不少，但也不多，一般都是对学过的知识的复习，个别题目有难度，但老师会在课上讲解/反馈作业情况，这是相当nice的；考试的话闭卷，整体难度适中，总评拿了85，一起上课的室友也是差不多的分数。总结 >>更多

相当不错的learning课程，从线性回归开始，串讲了很多机器学习的基础内容，老师讲解比较详细，推导过程流畅；作业有个别题目难度较大，整体还ok，但老师/助教并不会讲解作业，只会记录完成与否。考试的话，整体感觉刘老师出题比较灵活，总评拿了80，应该是一个平均分上下的分数？不过问题不大，毕竟考试前2h >>更多

就五六个实验吧，照葫芦画瓢罢了，你说有个毛线用呢？实验报告我也懒得传了，不想写的话你找学长要一下也不是不行。。。。。。。对不一定对，懒还是可以偷的ep5.pdfep4(2).pdfep1.pdfep3(1).pdf >>更多

这门课程我中途退课了，所以不评价，打分也是当前评课社区的平均分。这条评课只是揭露以下 ML lab5 的数据来源（简简单单开个盒），以及为什么只能训练到 25% 的正确率。我不太熟悉 pandas 的 API，因此本文得到了 ChatGPT 的大力支持，在此表示感谢。那么，让我们开始吧。首先保留两个 >>更多

陈老师上课讲的还是有点拓展的，不是照着书念课本，有时会有一点拓展和延伸，感觉老师上课讲的有点快了，经常跟不上老师的思路。作业有时还是不少的，不过老师挑的题难度都不算太大。习题课助教会讲一些有代表性的例题和做题技巧。给分方面，应该是所有人都上调了，给分比预期低一点点，不过也还能接受，毕竟统一调分没办法 >>更多

往届的学长们已经说得很清楚了就不再赘述，一切属实体验极佳 >>更多

关于课程内容、授课与收获：《光学遥感》是19级及其之前的空间物理专业选修课，为大四同学开设。该课程致力于为同学介绍各种光学遥感的基本原理，尤其侧重于激光雷达与主动大气光学遥感。这门课属于半科普性质（横向对比《天文学导论》），在课程中会讲解一些雷达的定量处理方法，但并不需要同学掌握任何的定量分析，只需 >>更多

给分没那么好，总评即卷面分数（卷面满分105，其中有5分是问你对此课程建议的送分附加题），甚至卡了绩。虽然卷子比较简单（这也是大家觉得给分好的原因），但评分标准比较抠细节，导致考试分数有很大的随机性（可能类似于中考数学？）。也就是说，你在这门课上的努力是不能比较准确地反映到最终总评上的，有可能出现你 >>更多

厨房化学，顾名思义就是和厨房有关，课上会把人分为四组，每个小组合作完成实验。其中的实验很简单，推荐非化院的人来选。然后还有一些讲座。期末考核是自主设计厨房化学实验或者是厨房化学科普讲座。 还是能学到一些小知识。评分看实验报告，平时分和最后的期末。 这门课想拿优秀还是得投入一些。总的来说还是挺推荐非化 >>更多