[評價] 106-1 李宏毅機器學習 | 電影影評網
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作者NTUching (青)
看板NTUcourse
標題[評價] 106-1 李宏毅 機器學習
時間Wed Jan 31 01:05:02 2018
※ 本文是否可提供臺大同學轉作其他非營利用途?(須保留原作者 ID) (是/否/其他條件): 是 哪一學年度修課: 106-1 ψ 授課教師 (若為多人合授請寫開課教師,以方便收錄) 李宏毅 λ 開課系所與授課對象 (是否為必修或通識課 / 內容是否與某些背景相關) 電機系/電機所/電信所 δ 課程大概內容 課程網址:http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses_ML17_2.html[1] Ω 私心推薦指數(以五分計) ★★★★★ ★ ★ ★ ★ ★五顆全滿 不論是內容,loading,最後給分都是五顆滿(意思是loading也不太重) η 上課用書(影印講義或是指定教科書) 內容基本上是老師投影片 μ 上課方式(投影片、團體討論、老師教學風格) 課程主要內容都在youtube上,如果有新的內容老師會親自上課。其中會有幾堂課 請外面講師或是其他老師來講課。另外每次作業結算前一週會有所謂“手把手教學” ,並選一些“小老師”給大家上課時間問問題。每次作業結算後的前五名會上台 分享作法,有分享會有額外加分。 老師教學風格是非常異常的易懂,老師擅長把一些不好解釋的東西解釋得很清楚, 而且完全不會有距離感。 σ 評分方式(給分甜嗎?是紮實分?) 作業 10% ,一共六次 Final 40% 評分都非常不刁難,不要太粗心作業分數應該都可以全拿。我自己因為前五 名分享的額外分數拿了三次,所以不確定如果只拿基本分這個沒拿的話分數 是最後會如何就是了。因為中間有一兩次上傳檔案的問題導致被扣一些分數, 我實拿的分數可能跟一般全拿差不多吧我猜,最後拿了a+。 ρ 考題型式、作業方式 沒有任何考試分數 作業是Kaggle的課堂比賽,以個人為單位進行。 分數計算使用Simple Baseline跟Strong Baseline。兩個baseline都不會訂 得太難,且都有兩或三週的時間外加超佛心手把手教...
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