[評價] 108-1 吳沛遠機器學習 | 電影影評網
須保留原作者ID)(是/否/其他條件):是哪一學年度修課:108-1ψ授課教師(若為多人合授請寫開課教師,以方便收錄)吳沛遠(主授)李宏毅 ...
作者kevin60907 (kevin)
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標題[評價] 108-1 吳沛遠 機器學習
時間Tue Jan 28 21:34:42 2020
※ 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: 108-1 ψ 授課教師 (若為多人合授請寫開課教師,以方便收錄) 吳沛遠(主授) 李宏毅 林宗男(合授) 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 δ 課程大概內容 Intro to Machine Learning Probabilistic Generative Model Logistic Regression Back Propgation, Gradient Descent Introduction to DNN Introduction to CNN Principal Component Analysis autoencoder RNN ====== 以下為大金沒教的 ====== Expectation Maximization Convex Optimization kernel SVM PAC - Learning Ω 私心推薦指數(以五分計) ★★★★★ 不好說 η 上課用書(影印講義或是指定教科書) 無 μ 上課方式(投影片、團體討論、老師教學風格) 主要都是用大金的投影片 後半學期是吳沛遠自製的理論推導們 σ 評分方式(給分甜嗎?是紮實分?) 作業 10% * 5 final project 20% final exam 30% ρ 考題型式、作業方式 考試留著底下一起說 作業就是有顯卡就沒問題, 每次作業都會有助教的code給你抄, 而且跟宏毅的作業有一些重疊, 當一個 GitHub 小能手 應該不用擔心寫不出來...吧 ω 其它(是否注重出席率?如果為外系選修,需先有什麼基礎較好嗎?老師個性? 加簽習慣?嚴禁遲到等…) 先講課程內容: 多數同學來修課都是為了寫扣 或是找工作的時候說: 「 我有學過 machine ...
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2021年3月5日 — 如題徵求這學期有修或旁聽李宏毅的機器學習的大大可以一起討論課程和作業內容目前孤單一人有點不安希望可以有人一起扶持QQ 意者站內或留言> < 感謝 ... Read More
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