张拳石 · 机器学习修读档案

你可以说拳师爱吹水，可以说他阴阳学生；可以说他下课不关麦克风，可以说他的机器学习跟吴恩达根本不在一个次元 但你不能忤逆我们拳师哥的给分，要是上课跟他微微互动一下，在助教那里留下历史的一个小逗点，而你我的朋友，你的分数只会更高 终于，终于，在本科阶段的最后一门考试里，这门距离上一次闭卷已经过去一学期的考试里，主包唯一一次拿到总评满绩；上一次好不容易卷面96，结果全班同学大作业和平时分被猛猛扣，最后总评硬生生拉到89，我问谁了 而拳师让我看到了，原来我也有自学然后拿高分的潜力！张拳石老师，我还记得你；一句一句，把我拉出迷雾里😭🙌

给分没的说，只看这一点能砸到五颗星。作业也算轻松，就一个简单的coding要完成，我再加一分。讲的东西有点老，但在课程名称的管束下，无功无过。老师讲课有点嘉豪味道，迷之自信，喜欢boast自己的研究方向和taste, 扣一分。加上频繁小测和签到，再扣一分。 你站在讲台上，把ML说得亮堂。 一支笔四块黑板，照见我眼里的慌。 你总把话讲实在，像可解释性AI。 不绕弯不撞墙，把路给我摆在前方。 那时候我害怕，怕AI太牢。 你一句in danger[1], 我就敢往前冲。 张拳石老师，我还记得你。 一句一句，把我拉出迷雾里。 张拳石老师，我还记得你。 那些年少的愁，你替我扛起。 [1] 张老师对往年学生说，21年还在学AI的学生，you are in danger. 如果AI是一支股票，那你们买在了最高点。

张拳石老师，我还记得你，一句一句，直接把我从知识的迷雾里拽到阳光下，属于是手动开了天眼～

课程内容： 线性模型，SVM，kernel，监督学习，神经网络，数据分析，EM等 上课自由度：高，但前半学期线上随机时间签到，下半学期改线下小测 考核标准：平时分签到/发言可加分+小测+一次作业+期末 授课质量：中规中矩吧，有时候信息密度低得像一杯兑了十次水的豆浆，之前线下课每节都去，台上偶尔一跑题我就走神，然后就再也听不太懂了。后来学聪明了，签到就走，一周找时间两倍速边听边跟llm互动做点笔记，感觉就还行，期末基本都弄懂了。

课程内容：机器学习，主打一个回归、神经网络、PCA、EM轮番上阵，主打一个“你以为是AI，其实是数学全家桶” 上课自由度：低到尘埃里，每节课不定时扫码签到，后期小测取代签到，同样神出鬼没不定时，好在小测能补，但补了之后会不会偷偷扣签到分，这是个薛定谔的猫 考核标准：出勤+小测+大作业+闭卷考试，四件套凑齐召唤神龙。小测题目提前一周发，得提前预习；大作业题目人话浓度还行，也能请AI当外援；期末专门开一节课画重点，范围基本就在重点里，但也就仅仅在范围里了，给分目前是盲盒状态，出分了想起来再更新 授课质量：个人感觉老师搞科研应该是六边形战士，上课主打推导、讲原理、偶尔夹带几句自己的研究方向（这块我可能听得不全，也许是比前几届收敛了）、外加吹水人生哲理，完美符合那种学术大佬人设，但学生听着学着就有点坐牢，逻辑是碎的。没有PPT，老师自己编讲义，全英文，防自学设计，内容基本对得上讲课，推导密度拉满，更像概率统计+线性代数+数学分析的三体运动，里面符号滥用成灾（讲义里自己都写了“abuse”），不听课的话建议直接把讲义喂给大模型让它给你翻译成人话，自学难度属于地狱级 期末画的重点上面说了基本准，但问题是只给目录，只说要求掌握或了解，压根没说考到什么颗粒度，这门课也没有任何往年卷子可考古，实际上卷子小题考的基本是各种概念小点，有一部分纯靠听课攒经验值，大题考的有课上提过一两句的、讲义里压根没影的小应用和推导，比如weight decay之流（这个我也忘了讲义里有没有了，印象里是没有或者有也就占个边角料），划重点时说要知道这是ridge的应用，实际上你得回去听回放才知道这东西到底是为什么，考试考的也是为什么。其他基本是各种应用题，课上和讲义里应该是没教过怎么下手的，只说了你要会，需要熟记公式并无师自通熟练运用，还得熟悉线性代数和概率统计，并且熟练掌握讲义公式的各种变种 总而总之，因为是必修而且独此一班，这学期课也不多，建议想学得好且拿高分的话，每节课都听一下，最好记个笔记，或者最后听回放也行，总之保证把课堂内容过一遍，保证签到和小测，并且在课程过程中重新熟悉一下放下了好几个学期的线性代数和概率统计，至少把基本计算和公式概念重新捡起来，因为期末基本没有背诵公式的题，只背最后一节课画的重点是远远不够的 给分这块还不知道，上课说了好几次会有1/3的90以上，暂且不论这符不符合优秀率规定、是不是实际情况，考虑到平时扣几分的话，这卷子真有那么多人能打85以上吗（暂且存疑） 知道了，真的捞，加一星

考试是真有点让人想摔笔的难，具体辣评等分数出来再补，唉唉。 卧槽，这个给分简直牛逼到无法挽回了。 张老师的恩情这辈子还不完🖐️😭🖐️

课程内容：机器学习的一些基本内容 上课自由度：挺高，偶尔被阴阳一句 考核标准：期末+小测+签到+一个Lab 授课质量：绷不住了，没有PPT，但上课思路和板书也乱得跟你暑假报废的耳机线一样，讲重要概念的时候总爱整一些极其诡异的例子和KL散度爆表的比喻，讲完还自我感觉良好。张老师的讲义问题也大，前后符号跟人格分裂似的各玩各的，语言晦涩得跟加密文档一样，直接看是绝对破译不了的（上大学以来第一个看得我生理性恶心的课程材料），建议先塞给LLM，让LLM当人话翻译器告诉你每个算法到底在抽什么风... 出分后评价：试卷和考场情况同样有点难绷，但给分能接受，加一颗星。

课程内容：最传统的机器学习内容，主打一个考古级经典 上课自由度：每节课都签到，你可以选择不听，但老师会亲自阴阳你 考核标准：50平时50期末 授课质量：请输入文本（此处应有弹幕） 某位老师一节课说自己漏了十道考试原题，你猜他是谁

课程内容：主打一个自我吹捧+顺手踩两脚别人 上课自由度：低 考核标准：绷不住了属于是 授课质量：低

课程内容：机器学习理论推导，推得我怀疑人生，仿佛在考数学系转专业 上课自由度：低到地心，quiz跟下雨一样密，还得被盯着灵魂拷问，属实麻烦 考核标准： 授课质量：低，天天围着那几个理论推导原地转圈，而且感觉张老师非常傲慢，喜欢阴阳怪气学生，觉得自己的方向（可解释性）非常优越看不起别人

课程内容： 机器学习，主菜是公式推导 上课自由度： 节节课签到，最后那几周更是每周都来一份小测 考核标准： 50平时50期末，平时具体怎么扣的我也没搞明白 授课质量： 上台不告诉你式子到底对应哪门子场景，疯狂甩推导证明的流水席，实用价值约等于0，愣是把专业课讲成了数学课，讲课途中还不忘顺手pua你两句。都大三下学期了，分数给成随机数我都已经麻木无所谓了。

课程内容： 听起来还不错，但是与考试内容负相关，属于听一乐和考一哭的量子纠缠。 上课自由度： 签到狂魔，quiz大王，一坨，组合拳打得你怀疑人生。 考核标准： 签到+大小作业+考试，这种课还搞期末考试，真是史，能把人逼成历史学家。 授课质量： 没吃过石的可以听听他的课，就当是付费试吃。

课程内容：石 上课自由度：草 考核标准：式 授课质量：石狮市石狮市石狮市循环播放

课程内容： 基础的logistic regression， linear regression，SVM，CNN，ResNet，RNN，PCA，t-SNE。拼音字母大杂烩，全程密集但都是常用兵。 上课自由度： 低，低得像卡在虚拟机里的光标。 考核标准： 授课质量：我之前因为休学所以上了两次这个课，也算复购一回了。第一次上课的时候感觉老师要更加真诚一些，对待大家更平等一些。没有那么阴阳怪气。很多矩阵和求导运算其实没有必要反复讲的，讲得像在板前台重复提醒裤子拉链。还有就是机器学习的网课质量可能比老师想象中的更好一些，内容也更丰富一些，推导什么的也都有，它真的不全是“我给你眼神自己体会”。

给分后加一星，他给的还是太多了——星巴克的星星都没这么好赚。 ————————————————————————— 课程内容：无话可说，重点讲不清楚，简单的矩阵运算倒是讲的起劲——知识的主次关系大概是量子叠加态，永远不知所踪。 上课自由度：签到+随机小测，上课还经常阴阳怪气同学不听课或者不和他互动，各种言论给人感受是爹味过重——签到是暗器，小测是冷箭，互动全靠“爹味”来绑架。 考核标准： 授课质量：极差，同时助教布置作业的体验更是拉满。给一份不清不楚的几年前的pdf文档，在ddl前两天**一天一个**改动，可视化的到底是什么不说清楚，特征向量到底是哪个也自相矛盾，目前两份编程作业都在ddl前两天出现类似情况，只能说血压高了一次又一次。这作业像一份薛定谔的说明书，不到最后一刻你都不知道它到底长什么样，反正血压是每日更新了。

但给分确实挺香的） —————— 为什么每次作业都卡在ddl前两天助教突然发动"规则重写"？我报告都杀青了现在要整个推翻重拍？下次pdf能不能把话说圈完整一点，别搞得像我提前交卷却被宣布考纲改了

要不就学崔振老师，干脆不签到，来的都是真心听讲的；要不就学红课，节节课签到但压根不管你听没听。这位呢，可好，每节课签到拉满，还搞不提前预告的小测，外加阴阳两句不听课的人，两头的好处全给占了，属实是把左右横跳玩明白了。

课程内容： 上课自由度：签到界的卷王，没有之一！！主业抓签到，副业防代签，堪称人形人脸识别闸机。说好提前一周预告小测，实际是上课直接突击，主打一个惊喜连连。上课最爱公式推导炫技，那上课质量嘛，懂的都懂 考核标准： 授课质量：

出分后二编 回放里zqs讲知识点说实话还凑合，就是夹带的吹水太多，建议直接期末三倍速速通，还是能蹭到点东西的。期末卷子基本没跑出画的重点范围，不整难题。小测可以补，缺了签到最后好像也没扣多少。给分好像还行。 *** 讲着讲着人就拐进吹水赛道，模板永久循环： 1. 文档上是最不重要的东西 2. 大家做一些有用的东西 3. 分子分母 4. 你们读博的时候就知道blabla 闲了还会阴阳后面不听课的同学：看电脑想必一定是都会了，小学都学过了。 自己推不出来也能圆：反正你们都学过了/后面会详细讲 *** 有些老师能不能把授课水平和推导水平往上提一提，而不是天天钻研几点签到能钓最多人、啥时候随机小测、怎么签到最难为学生😅 天天上课40%时间匀速念文档，30%时间现场研究怎么推导，剩下30%用来拉踩同行、讲宇宙真理、分子分母、cpu学生、世人皆醉我独醒。 一边让我们警惕优绩主义，gpa不重要，要去做真正有用的东西；一边往成绩里塞签到分，还随机时间签到。一边说小测提前通知；一边提前二十分钟通知下课交。那请问，诸位是不是该干脆不在乎这点签到分，直接翘课去做真正有意义的事？ 总而言之，上这样一门课是各位IEEE同学的福报，诸位应该且必须珍惜。你们需要从张老师浩瀚的授课内容里提取人生道理、获得科研乐趣、找科研方向、探索宇宙真理，认真听讲，奋发图强，誓不漏过每一次签到。 IEEE是世界上最好的专业，培养计划合理，授课水平高，上课自由度高。IEEE的课绝不可能让你白上，也绝不可能让你觉得像在坐牢。 **愚人节快乐**🎉

上课自由度：每节课签到，小测从不通气（即便亲口说要预告） 考核标准：期末50% 平时50% 授课质量：**极差** ***