孙仕亮 · 模式识别导论修读档案

课程内容：推公式，推得跟修炼内功似的，一掌一公式。 上课自由度：一般每节课签到。 考核标准：还没考。 授课质量：挺高。

lw 老师讲得又难又快，学起来那是真的痛苦（大哭）。 --- 两位老师人本身还是很好的，ssl 讲的是比较比较前沿的神经网络之类的知识，考得也超级简单；lw 大概是因为课时被压扁了，讲得快了些，导致听着难懂，但考试考的全是上课原原本本的内容，你只要把课上那些啃明白（实在不行背下来），那考试不说95+，保底也有90。 作业这块，lw 的作业同样是上课原原本本的内容，ssl 的更简单，稍微跟ai对对话很快就整出来了。不用敲代码，也没有隔壁ft那种妖魔鬼怪的内容，作业负担非常小。 总体来说给分不错，但考虑到 ssl 那过于严苛的签到方式，扣一分。

课程内容： 线性回归 线性分类 SVM 无监督 语速快得像开了1.5倍速赶末班车，讲得嘛……一般水平。 后来老师祭出一篇博客，直接完成了人类语言系统的一次降维打击：把本来通俗易懂的东西讲成了加密通话。https://wjchen.net/post/cn/gmm-em-cn.html 这门课本身压根不难，但听他讲完，你会怀疑自己是不是没开智。 建议直接管PPT要饭，发给AI自学吧，PPT做得也蛮好的。 --- 后一半突然切到抽象频道，孙仕亮合上PPT就开冲：一节课RNN+LSTM，一节课transformer，一节课DiT，全程全都没有重点+非常粗浅。另外PPT是放了就撤下来的，直播是没有的，签到是变着法子签的。 --- 刘伟老师最后一节课复习了一下，如果你之前认真学，课后做作业，一下就通了。 --- 这课怎么一半敖丙一半哪吒的，上课跟上朝似的。

课程内容：线性回归、SVM、PCA、聚类（重点押在GMM上）、集成学习、贝叶斯，满满一锅 上课自由度：较低，每节课都要签到，但支持课后补签这一步之遥的救赎 考核标准：50%的作业与签到，50%的考试 授课质量：高！老师每节课都在黑板上手推公式，推得那叫一个详实，你只要竖着耳朵跟，基本能接住，偶尔卡壳也无妨，把推导笔记抄下来课后翻两页就通了。课后作业跟课堂内容锁死——推公式！最后考试也是——推公式！翻译成人话就是：教什么练什么考什么，三位一体一站式送达，只要认真学，考场上一气呵成猛猛推。So easy！

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：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~