孙海龙 · 机器学习修读档案

感觉安泰好多课都在鬼打墙循环，比如那个听了不知道多少遍的最小二乘（ 机器学习这门课讲的东西可能有点基础，难度其实还能再往上顶，不然现阶段的难度跟以前xuhuan那门导论课AI与商业数据分析差不多（可能还不到），另外内容量可能确实偏少。不过也可能教务的算盘是以后把机器学习各个子领域拆开单讲（？ 龙哥上课还行，但之前听过xuhuan那门课的副作用就是总觉得在吃炒冷饭，听着听着就走神了。不过龙哥人挺好，邮件回得及时，canvas公告也发得积极。PPT属于一眼就能看懂在讲啥、从而当场决定要不要听的那一挂。 给分方面，可能确实是主要看期末考试大家真实的掌握程度，估计没怎么捞，不过考试不难（一半的题能直接根据ctpp得到答案） ## 希望未来能够增加更多一些内容

课程内容：ML基础知识大派送，课后作业手搓的那些题目考前必须过一遍，跟实际考到的比较像；代码题就是个狠角色，不过考试不考（涉及Lab那挂） 上课自由度：夯得跟地基似的，要签到会提前打招呼，这学期拢共三四次好像，也没挨个走过来签（有一次人少得跟空教室似的，我从老远飞奔过来怕要签到，结果最后也没签，不背刺点赞） 考核标准：签到+5次平时作业+小组作业+期末（半开卷一张cheatsheet，手写打印任君选择），期末全是基础原理，看你有没有把这算法的魂儿理解到位 授课质量：上课当BGM都没听过，基本跟PPT自学俩眼一瞪，CTPP一定要提前准备，能保佑你稳稳掌握知识点；龙哥PPT是真的好，有没有懂的，龙哥龙哥就是龙！

所以是期末考得太水，导致小组作业反手被扣成筛子？ 给分标准倒是客观得像秤砣，平时作业/签到这种送分题记得按规矩交，别给老师表演的机会。

课程内容：基础ML知识点套餐，师傅端上来你就张嘴 上课自由度：非常高，要签到会提前打招呼（有次看人很少也没背刺，属实仗义） 考核标准：签到+个人作业+小组作业+期末(一张cheatsheet可手写可打印)，期末相对简单，重点考察理解 授课质量：讲得清清楚楚，依旧是龙哥那一口龙味，龙哥龙哥就是龙！

课程内容： 监督学习为主，一路监督到底 上课自由度： 还可以，几乎无签到，属于放养状态 考核标准： 老师人很好，但是为什么平时分扣了那么多😭 updt：似乎主要是看大作业做怎么样，所以建议后来人找靠谱的队友，别被猪队友坑到连坐

课程内容：主打一个监督学习，别的先别问，问就是监督学习，仿佛机器学习这座庙里只供了这一尊佛 上课自由度：高，高到你可以在课上思考人生，也可以思考中午吃啥 考核标准：5考勤+20作业+25小组作业+50期末，期末比较常规所以可以料想到小组作业肯定会扣些分数，这分数的分配就像一份精心设计的理财产品，5和20是稳健型，25是风险型，50是all in型，而小组作业那25，基本是预定了缩水的命运 授课质量：应该不存在听不懂的风险，甚至看ppt学的话也不用再听回放，课程安排可以更紧凑一点，就是说这课属于自助餐型，ppt管饱，回放属于点多了的加餐，安排还能再挤一挤，挤出点水分来

课程内容：机器学习入门套餐，本学期EM算法、GMM这些硬菜一律不上桌，就这菜单 上课自由度：飞起，后几节课我赌到课率30%，来了算你赢 考核标准：50%平时+50%期末，铁板钉钉的比例 授课质量：一般般，老师第一年上课，声音有点轻，像开了低音量听网课，不过PPT很清晰，所以也还不错 但是你平时扣我5分是什么意思呢（，难道是被迫向下curve了吗，唉唉 --- 更新一下： 还是改成5分吧，想了想似乎没有给4分的理由 :) 希望老师下学期能够把板书写的大一点，以及真诚建议安泰的机器学习可以稍微多加一些内容。隔壁的计量经济学的内容这么多，机器学习也可以多学一点点（？）感觉至少PCA，基础的EM算法，LDA/QDA这些还是可以涉及一些的，有一些缺失的内容在管理科学/数据科学上都是不可或缺的内容

课程内容：是一门很理论的机器学习。 上课自由度：高，签到会提前讲。 考核标准： 期末考挺简单，能带一张cheatsheet，ppt上的计算题建议都糊上去。数学公式推导好像不太考，主要考你懂没懂。 这个小组作业扣分扣得比我想象中多，是我们小组做得太烂了吗？ 作业考核很严格，实打实地扣。 签到是手签（会提前说），加上最后pre时问别的小组一个问题。 授课质量：最后听回放才发现，老师讲得还是挺清楚的。

课程内容：Fundamentals, Linear Models, Support Vector Machine, Neural Networks, Decision Tree, Ensemble Learning, Clustering——GMM相关因为课时不够直接见字如不见考。课时不够是一句很高级的学不到的章法。 上课自由度：除去pre两次课以外不签到，中间让龙哥代课时收过一次纸质签名。（龙哥来了，龙哥签字，很周详。） 考核标准：50%平时（包括作业和大作业）+50%期末 授课质量：还行吧。 zzy老师能看出她是备了课的——新老师就这学费收的耐心税，等几年就成了光。唯一的问题是板书比较小颗，望下次再加个放大镜级别。期末可以带一张Cheat Sheet，属于拳击手拎了把伞上场——还是靠理算法。 zzy老师年轻漂亮，回邮件差不多一天左右就到，可冲。

在安泰混了这么久，头一回成绩能烂得让我怀疑人生 但老师人真的很好，就是期末判卷属于铁面无私型，一分都不带捞的😭

课程内容：机器学习 上课自由度：高，要签到的课会提前通报，除此之外一定不签到 考核标准：平时作业+大作业+期末考 授课质量：高 就想知道zy姐姐为什么50的平时分要扣我四分🫠

老师人是真不错，就是讲得慢得像在用拨号上网加载课件。

课程内容：ML基础算法（西瓜书60% - 70%的精华缩水版） 上课自由度：高到就像全学期线下只签了一次到，平时压根不管你，堪比放养式教学 考核标准：未知（跟老师偶尔能搭上话，感觉人不错，给分应该不会差） 授课质量：基础ML课的内容相对固定，想拓展就啃西瓜书或自己翻论文，有AI了简直像开了外挂。有问题随时问老师，老师很乐意解答。唯一要适应的就是老师的英文口音，大概2-3次课后就能免疫，之后听课毫无障碍。

课程内容：ML一些基础货，核心难度不高，但PPT做得挺好看的，英文看着也很OK。 上课自由度：高，我上的是晚班，每节课基本坐不满10个人，但老师该认真讲完还是认真讲完。签到大概就2次左右吧，如果实在英语听着头大，也可以反向跳槽去下午中文班，老师不会介意。 考核标准：50期末+50平时分。 授课质量：姐姐是真的好看诶，每周穿搭都换皮肤。还会备小零食投喂，英语多灌几句耳朵也就习惯了。老师到后面讲得其实还挺不错，人也好，会分享很多有意思的小故事。感觉只要不是jwc出来卡她，应该大家都能吃到高分。期末卷子也不难，考理解性的东西偏多，没什么很抽象的手算怪物，SVM、神经网络还有Logistic的数据都挺好处理，整体体验比较舒坦。出分再来追评。

英文班的线下签到就一回，孙老师那次代课不算数——平时分要是没了，八成就是这一刀没挨上，别问，问就是签到表上没你名。

这老师是温柔挂的天花板，说罢直接往我们手里塞巧克力和蓝莓，本人蓝莓属实是命根子级别的爱好。原地封神，声音可爱到爆表，学生亲妈式好老师🥹

#59781 见了人家一面就开始喷，是不是把你自家那点破事投射过去了，真的收收味，别太抽象。上一节课，让你做一次自我介绍，好像哪根肺管子被精准拿捏了，当场破防，破防就破防吧，你心里私下怎么骂没人管你，你还非得挂上来膈应人，别人日子过得挺滋润，不像你惨到得靠一身戾气来糊墙。 别觉得扒不到你。

骂人人身不好，但有一说一这知识给的地心流量密摆在这儿，是真的低容量高耗能.

上课自由度： 高到只有一个最后pre需要本人到场 考核标准： 平时作业+小组+期末 授课质量： 前半学期我全程摸鱼入定没怎么听，期末前开始追更发现居然能听懂，唯一缺点是复习时那英文PPT看得人头皮发麻。然后考试嘴上说是英文卷，中文给得相当大方（隔壁计量那张英文卷我就不评价了），最后分数也捞了。

我们家龙神给分这块真是开到爆！龙哥龙哥，就是那个龙！这条评论区必须先跪下再说。