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[经验总结] 【活动】我在美国上机器学习(Machine Learning)课程的感受和总结

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垅头
henryly94 发表于 2017-11-6 05:27:42 | 只看该作者 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式

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楼主Columbia MSCS,17Fall新入学


1)你在国内上过这门课程以及要求的prerequisite courses吗?在国内的时候,学的很烂,还是自己觉得还不错?上过,不过本科的时候上课的内容比较散,对知识整体的掌握还不够。. 1point 3acres 璁哄潧

2)从这个问题开始,均针对美国上课。你是在美国的第几个学期上这门课的?你觉得这门课程难度如何?比你想象的难还是容易?难在哪里?或者为毛你觉得很简单?. more info on 1point3acres.com
第一个学期开始上这门课,难度其实还好。最开始给了个Calibrate assignment,出了蛮多概率统计和线性代数的题目,分数达不到一定程度的会建议你先别选这门课,不过其实 难度还可以。进入正式学习之后,感觉内容还是蛮充实的。 不过我的老师是个刚进入工业界的postdoc,对于教学本身还在学习当中,所以也闹出过不少乌龙。但整体上还是感觉每节课都很有收获的。我属于数学基础比较好但是不算特别好的那种吧(班上有个北大数学系的第二名),学起来也不会很吃力。

3)上课做了哪些project或者大作业?能大体说一下情况都是做的啥吗?
每次作业的 workload都不少。就当做是大作业了吧,因为另外也没有多的project,但是每次作业都会同时包含数学题和编程题。数学题都是对一些模型里的特性进行推导或者证明,本科线代和概统认真学的应该都不会吃力 。编程题第一次让我们实现简单版本的牛顿法。第二次就开始要你写knn和sgd了。第三次手写了个神经网络,最近这次已经开始让我们打kaggle了。总体来讲,能够感受到一个循序渐进的过程。每次实现一个新模型的时候都会对课上学过的东西有更深的体会,感觉还是很有收获的。

4)哪个project或者大作业你印象最深刻?你是咋做出来的、或者是如何栽倒的?有啥经验感受想说出来?
上一次的神经网络,写完Python版本的手痒了,去自己实现了一个C++的,结果比Python调用numpy的慢了10倍有余。深感代码之道之艰涩(捂脸)

5)你班里大约有多少人同时上这个课程?有几个TA/Grader帮忙?你觉得你在需要的时候,得到了帮助吗?
Columbia CS里的中国人大多都上了这们课,TA有5个人,不过通常我们都会去找老师,很亲切的年轻人。
Columbia
. 涓

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JSRNT 发表于 2017-11-18 10:55:05 | 只看该作者
非常实用的信息。楼主可以把其他课也介绍一下吗,谢谢!

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沙发
Nativeatom 发表于 2017-11-6 19:23:37 | 只看该作者
楼主可以把上的其他课也介绍一下吗,谢谢!
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板凳
fredzxy 发表于 2017-11-6 22:49:05 | 只看该作者
感谢分享!课程作业居然还包括打kaggle吗。。。感觉还是要花挺多时间的吧
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地板
 楼主| henryly94 发表于 2017-11-6 22:56:30 | 只看该作者
对的 ,特别是搞神经网络的时候你要经常去调参数,还有特征提取,确实要做好的话是要认认真真花点时间的

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