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机器学习

AI 专业必修

课程学习内容

机器学习领域的内容深入，具体内容可以点击查看这里的 Slides

先修要求

可以零基础，但是上过 AI 基础的大家应该都不是零基础，所以如果全忘记了其实也没事。

任课教师

机器学习是赵洲老师的课，人很亲和，你和他讨论很多问题，他都很欢迎，包括但不限于 AI，职业规划等，事少分多，给分巨好，零基础也可以学，入股不亏。但就上课水平来说，赵老师并不会花费太多的时间备课，上课方式也是标准的 ppt reader，不建议对授课质量抱有太高的期待。

课程教材

教材和作业无关

上课只是手段，不是目的，有很多自学 ML 的方法

笔者的方法有点笨，因为基本上 AI 全忘光了，就从 AI 入门，主要是学习了 CS188 和吴恩达机器学习以及 CS229

  • CS188 是 AI 入门，官网有很好的笔记，可以直接对着笔记学，很快

  • 吴恩达在 coursera 上的课非常入门，科普，但是缺少很多细节，我觉得可以快速过一遍，可以直接看最新版 2022 的

  • CS229 是吴恩达老师授课的一门机器学习课，内容更深更难一点，全网也有笔记，可以直接对着别人笔记学，看不懂的再看视频

2023 年秋冬学期选用的教材是周志华老师编写的《机器学习》（经典西瓜书），上课的内容也完全与西瓜书贴合，作业题目也来自西瓜书。当然西瓜书的内容完全被 CS229 覆盖，可以考虑直接学习 CS229，或许会有更大的收获。

分数构成

无考试，都是 Lab，单人完成

  • 10：SVM 论文报告
  • 20：Transformer 论文报告
  • 70：基于 Mnist 数据集的消融实验，最后两周需要展示

  • 课程签到（15%）

    • 课程一共 15 次签到，采用纸质签到的形式，因此想要翘课是不可能的（x）。但只要到教室了就能拿平时分，赵老师也不管你在下面干什么。

  • 作业（20%）

    • 一共只有两次作业，每次作业只有 5 道题目，ddl 还放在一个月之后。作业本身没什么难度，最大的困难可能是你忘记了这个作业的存在。
    • 作业一对应西瓜书前三讲的内容，作业二对应第四讲到第八讲的内容。

  • 实验（25%）

    • 选择的大作业是 Kaggle 上的叶子分类实验，最后的实验分数就是你分类结果的正确率。

  • 随堂测试（40%）

    • 最后一节课进行 90min 的随堂测试，中文考试可以携带计算器。
    • 23 年秋冬学期在倒数第二次课程还进行了一次模拟考，但模拟卷和考卷的关联度并不大。