[評價] 108-1 吳沛遠機器學習 | 電影影評網
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作者kevin60907 (kevin)
看板NTUcourse
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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