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Machine Learning
課程:COMP5212
作者:rpeng [12级 CS+MATH]
創建於:2013-12-20 17:38:00
更新於:2013-12-20 17:38:01
课程时间:2013年Fall
授课教授:DY, Yeung
这门课的Grade:Grade较好

因为之前在Coursera上学过Andrew Ng的Machine Learning,觉得有点意思,可以深入了解一下,于是就报了这门课。同类的课还有UG COMP4211,个人认为上introductory PG课比UG课更能敦促学习有所收获,而且鉴于PG课的给龟方式成绩也不会很烂。


这门课涵盖的内容比较广,理论很系统,同时对于每一部分知识深度也比较合适,作为Machine Learning方向的中等级别课程比较好。


今年的内容基本是:

Bayesian decision theory
Parameter estimation
Dimensionality reduction (PCA, LDA, FA...)
Clustering (k-means, EM...)
Nonparametric methods (k-Nearest Neighbour...)
Decision trees
Linear discrimination (Logistic Regression...)
Multilayer perceptrons
Support vector machines (Hard, Soft, Kernel Extension...)
Deep learning
Performance evaluation and comparison
Ensemble learning


Assessment:
1) PSET * 3 (20%) 基本上都是数学推导,课内内容的延伸
2) Project * 2 (20%) 自己Implement一些Classifier,跑跑data做个empirical study
3) Midterm (20%) 
4) Final (40%) 考试都是偏重概念性的题目,认真听课问题不大


Remark:
1) DY人真的很好啊!notes很精致,讲课也有条理,超赞!
2) 同堂的基本都是MPhil和PhD,课堂气氛很好,不过要提前占座,你懂的。
3) 总的来说这门课推荐给对Machine Learning有兴趣且有一定了解的童鞋,比如上过一点MOOC。理论性略强,需要看得惯数学符号。
Comments
[1 L]匿名 @ 2016-09-03 20:40:51
然而这两学期似乎并不让UG学生enroll
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