赵宇明 · 模式识别导论修读档案

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。

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。