模式识别导论 · 修读回执档案

课程内容：线性回归，线性分类，贝叶斯决策理论，支持向量机，集成学习等，听着像武林秘籍目录，学起来像走火入魔 上课自由度：需要你课前交纸质作业，纸质啊朋友们，仿佛穿越回上个世纪 考核标准：闭卷考试，闭卷，闭卷，重要的事说三遍 授课质量：完全不行，抓不住重点，而且上课讲的、课后练的、考试考的差得很远，远到像三个平行宇宙 远远不如另外两位老师，这评价已经够含蓄了

老师你诗人吗？每节课都是拖堂艺术家，讲不完到点了直接开2倍速飙车，那节奏快得像临死前赶KPI，我都想不如自学算了。 这课是真不备课吧？一节课能不能讲完您心里是没个进度条吗？ 口音巨重，你交到底是怎么放这种老师上讲台的啊？ 别选，真心话。

你说这门是什么门派来的暗器吧？ 单说这门课。拖堂、作业线下交、节节课都要签到，以限制学生想法和自由为第一要务，感觉像军训余兴节目打包上了文科楼。考试也要背，背SVM对偶形式优化问题，背贝叶斯分类器的分界面方程，推导ppt上现有的结论——人工智能时代了你让我背AI的PPT？这是把背诵函数当机器学习第一课吗。 我就不懂了，一门偏应用的课你让我记这么多数学公式干什么。代码呢?学学人家周越的形式挺好的(ps:我是23-24学年上的DIP，每节课都有示例代码加以应用，作业代码量也不大，要记得内容也只是canvas选择题)。你好歹搞点应用啊，感觉学完之后跟没学一样，别的课该讲的也讲了，adaboost和聚类周越讲过，分类回归人工智能课讲过。这门课意义何在——这门课像空调外机，吹起来呼呼响，其实屋里一点也不凉。 跟黄老师比起来更是不行。上过黄xl的线性规划就有感受，作业量也不大，教考不分离，作业做什么，课上讲什么，考试考什么 三位一体。确确实实也学到了东西，尤其是后面优化部分。你这模式识别导论呢？到头来还是对着ppt复习记公式，上完课感觉没学到什么，只记得你不知道哪来的口头禅"还有那个谁啊"——合着你这门课的最大信息量在别人的口头禅上。 选到下课你就乐吧

是我上大学以来见到的第一个拖堂的老师，平均每堂课多讲五分钟，五分钟啊，够我刷完一个短视频了，给我恶心坏了。。。真的会谢。

课程内容：5 上课自由度： 每节课签到，老师的脑内数据库还给人脸建了索引，记住一批人是基本操作。你没去的时候，他可能会向你周边的人做侧写调查你人影去哪了。当然你要是压根没签过到，那更狠，他会单独记住你这号人，回来盘你情况。 考核标准： 50%签到和作业+50%期末。 授课质量： 老师上课还行，粉笔一挥就是推公式，推得那叫一个带感。结果考试差不多也就考上课推的公式和作业原题，等于把你的笔记和作业本直接印进试卷里。整体来说，只要你人到了，作业做了，成绩都不会很差，老师给分蛮高的。属于是事少分高，冲就完事了！

课程内容：线性回归、SVM、PCA、聚类、GMM、贝叶斯。用的是黄晓霖老师的ppt，但两位老师上课的内容和侧重点不一样。 上课自由度：高，但每节课都签到 考核标准：40分平时作业/10分签到/50分期末考。 ps:务必每节课签到，漏掉一次两次的签到也会扣掉相应的分数。40分平时作业只包含5道题目，且与期末考试内容相关。把作业认真写了，再把老师上课板书内容搞懂，期末考就能拿到90+。 授课质量：老师吐字有点糊，但整体还是讲得很清楚的。重要的内容会在黑板上推导，方便记录。

课程内容：机器学习相关，线性规划，分类，SVM，神经网络，集成学习——祖传AI全家桶一次性给你端上来，噎住了都还没见到KNN。 上课自由度：高，有两次quiz，大概三节课是科普类的，一次请高老师代课讲机器人相关——像正剧里插播三期彩蛋，再空降一个外援表演机器人杂技。 考核标准：2平时4作业4考试。作业两次代码一次证明+伪代码，workload其实相比中文班大蛮多的，代码是线性优化和神经网络，往年有PCA，伪代码是SVR，考试四道大题，英文试卷可以中文回答，解释概念，线性拟合，对偶和KKT，神经网络，个人感觉难度还是有的，感觉不确定性很大（十有八九是我菜）——作业量像把你扔进超市推两辆购物车还得自己结账，考试可以用中文答但题目本身在对你讲英文的冷笑话。 授课质量：老师教学水平很高 给分确实好，考试有两道不会的大题目，但分数还行——像两道大题把你按进泥里，结果捞起来一看裤子没湿太多。 是能学到东西，锻炼代码能力，给分也好的课程——属于不送白不送、不上白不上的那种教材级好课。

课程内容：回归 分类 SVM 无监督(PCA+聚类+GMM) 贝叶斯分类 深度学习（不考） 上课自由度：高到你在教室里打坐都行，但逃不掉的宿命是每节课都签到，刘老师还会对线上兄弟隔空喊话“签一下签一下”。 考核标准： 1. 平时作业40分 2. 出勤与课堂参与10分 3. 期末考试分50分 授课质量：高。每个要考的考点刘伟老师都像拆盲盒一样给你慢慢拆推导一遍，有问题随时反馈。这学期就两次作业，一共5道题，属于喝水级别的轻松。考试时老师还端出牛奶咖啡无限畅饮，堪比考场里的自助吧。 英文班会有编程作业，同时深度学习讲得更细致一点，还是更推荐英文班，但是刘伟老师人真的很好，选到中文班也很赚~

神中神，无需多言，一句话封神的课就是这么朴实无华。 课程内容：线性回归，线性分类，支持向量机回归，决策树，深度网络，聚类算法等常见的机器学习算法，机器学习的家常菜全给端上来了。 上课自由度：他说无所谓，只要你考得高就行。事实证明确实无所谓，仅有两次签到，都签上了，后续我就没再去上过课。但是给出的PPT非常详细！结合csdn学习再问gpt不懂的内容，基本可以掌握黄老师上课的节奏，自助餐式学习安排得明明白白。黄老师在课上喜欢拓展，问一些细枝末节处更深入的东西，比如为何lasso具有更好的稀疏性，专挑你想不到的犄角旮旯扎一刀。 考核标准：2出勤（quiz）+4作业+4大作业/考试，阵容齐整。作业共3次，分别是svr、线性回归和深度网络，既可以锻炼代码能力和latex能力，也可以巩固上课所学，一鱼两吃。考试好像是6个大题，基本上都不难，开卷考，可以用任何纸质材料和ppt材料，但不能联网，考前花三五天过ppt并且认真完成作业的绝对没问题，主打一个有备无患。出勤的两次quiz略有难度，但是黄老师似乎不管上网搜索，查就完了。 授课质量：高，幽默，帅，三连暴击把我钉在座位上。

人帅心善给分好，这配置属于是开盲盒开出隐藏款 课程内容好，讲课也好，是这学期最有用的课之一，别想了快冲！迟一步都是对这门课的不尊重

课程内容：课本里薅出其中4章，主要还是经典方法，上课就是纯数学公式推导现场，推得你怀疑人生，最后会由另一位老师来介绍神经网络，算是给你开一扇窗透透气。 上课自由度：从不点名，上课内容也完全可以不听，人去不去全凭缘分，主打一个佛系。 考核标准：3次平时作业50%+期末大作业50%。平时作业是纯数学题，套讲义上的公式算就行了，本质上是公式搬运工；大作业写作文，类似通识课，笔杆子一挥就完事。 授课质量：只论数学过程的话，老师讲得还行，至少公式推导这条流水线没崩。 水学分的话很不错，没什么难度，事儿也不多。平时作业套讲义上的公式，大作业写语文作文就行了，上课完全可以不听，人到了灵魂没到也没人管。考核完全和编程无关，没有编程基础也完全没问题；数学主要用到概统和线代，要求不高，会套公式就行，主打一个套娃式解题。 缺点就是可能学不到太多东西，落实到实际应用比较困难，想真正走AI方向可能需要额外自学，课上学的和真打仗之间隔着一道结界。给分一般，想刷高分的话不推荐，冲着绩点来的慎入。

课程内容：参考赵宇明的新核心模式识别教材，PPT在编排上跟书还是有点错位感。 上课自由度：较为自由 考核标准：平时作业（第三章20+第四章15+第五章15，共三次）+大作业50，点名成分稳稳报到过半。 授课质量：一般，因为这堆玩意儿大量都是些纯理论的东西，写作业翻参考资料翻到手指带病。 ps.平时作业有的题用的是教材上的习题，但那本书我死也找不着参考答案，收下这份无解法之悲（悲）

课程内容：经典模式识别那一套，主要掰扯统计决策规则、聚类还有特征提取什么的，感觉讲的全是上个年代的考古成果。第一节课老师一句“他们那个年代知道pixel就很强了”，直接给我刻进DNA里了。 上课自由度：完全不管，点名的DNA直接没进化出来。 考核标准：三次作业加一次大作业（50分），三次作业不听课也能做，大作业非常宽泛而且有三个大题，最后一题类似综述，直接写死人，老师说花的时间多分数就高，实际上正常写完至少要花至少5个小时。据说和往年题目差不多，就稍微改改。 授课质量：差，全程推导，对着PPT上的公式读一读、推一推就完事，不需要写一丁点的代码，感觉上是误入了一门概统课，一定要去英文班！！！强烈建议这门课全让hxl老师上。

英文班，闭眼冲，hxl给我吹到外太空 课程内容：主打一个国外风格 上课自由度：相当自由，随机两三次签到，课你想听不听都行，但真要听，能捞着不少东西 考核标准：大作业＋平时 大作业：跑mnist数据 讲课质量：相当高

课程内容：经典模式识别方法，主打统计决策规则、聚类、特征提取这些，味儿很上头，感觉讲的都是上个年代的老古董。第一节课老师还说他们那个年代知道pixel就已经很强了，画面感直接刻进脑子。 上课自由度：完全不管，点名是啥？不存在。 考核标准：三次作业加一次大作业（50），三次作业就算不听课也能糊弄，大作业宽泛得能跑马，而且有三个大题，最后一题类似综述，写起来直接把人送走，老师说花的时间多分数就高，实际正常写起码得砸至少5个小时。据说和往年题目差不多，就稍微改改。 授课质量：差，全程推导，照着PPT上的公式读一读、推一推，结束，一丁点代码都不用写，感觉顺手报了一门概统课，建议去英文班。

hxl，吹，就硬吹，英文班直接冲就完事了 课程内容：一整个国外风格，海归味儿很正 上课自由度：很自由，随机两三次签到，课爱听不听，但真听了确实能捞到不少干货。 考核标准：大作业+平时 大作业跑mnist数据 讲课质量：很高

吹爆hxl，选英文班就完事了 课程内容：国外风格，很有外企味儿 上课自由度：很自由，随机两三次签到，上课内容可不听，听会有不少收获 考核标准：大作业+平时 大作业跑mnist数据 讲课质量：很高，高到想给它磕一个