(19T3)「基本推荐」:Gelareh Mohammadi教(也是第一次教这门课),上课节奏偏快,如果没有机器学习基础的话听课会很容易抓不到重点,但整体讲的还算清晰,recording质量也不错;问题回复比较及时,PPT里会有些笔误需要自己看,(有些上课时提到的笔误,也会在课后更新PPT)。个人的Assignment不难,团队(五人)的Assignment需要分工写二十页左右的report。课程内容是机器学习的入门课,会涉及到Naive Bayes, k-NN, SVM, decision tree, k-means 等这些模型,介绍机器学习的基础。但考试非常难,更多的考察知识点之间的关联和对模型的整体把握(比如我们考了列举Autoencoder和PCA之间两个优点和两个缺点),需要对课程内容有整体认知而不是仅仅对着讲义复习,否则考试会非常痛苦。建议配合吴恩达的ML公开课看。除非ML基础真的很好,否则这门课需要大量精力去学习。
原文标题:UNSW MIT8543课程评价和选课推荐|落絮飞雁的个人网站
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