机器学习 ¶

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

  • 全网有很多其他人摘录的笔记，比如这个吴恩达老师机器学习课程笔记 - 第一周 - 知乎 (zhihu.com)，可以对着别人的笔记学
• 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。

2024 年秋冬学期选用的教材仍然是《机器学习》（西瓜书）。讲授了除去第 12 章外的所有内容。另外赵老师补充了一些前沿的内容，如 transformer 等

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。

• 作业（20%）

  • 作业题目和复习题目都是由生成式人工智能模型产生的。共 2 次，每次 4-5 道题，会考察一些基本的知识，但是帮助不大，会有部分和去年的题目重合。
  • 值得注意的是作业没有 delay 的 punishment，过期不允许补交。

• 签到（15%）

  • 一共 15 次签到，每次签到 1%，纸质签到，不会有人翘课？但是事实上赵老师恐怕签到了不止 15 次。

• 实验（25%）

  • 选择的大作业依然是 Kaggle 上的叶子分类实验，最后的实验分数分类结果的正确率占 20%，代码和提交的实验报告占 40%。

• 期末考试（40%）

  • 由于各种原因，今年没有进行随堂的考试，根据学院安排在考试周进行了考试，因此不同于去年的 90 分钟，今年是进行了 120 分钟的考试，考试形式是闭卷，可以携带计算器。
  • 考试一共包括 10*3 的选择题和 7 道大题，后面的多个大题出现了 4-5 个小问。毫无疑问的，考试的难度是有的，但是是根本写不完的。