机器学习概论

基本信息

学分

2.0

课程性质

限选

考核方式

考查

学时分配

理论

24 学时

实验

8 学时

成绩构成

平时

10%

作业

30%

报告

20%

期末大作业

40%

这门课完全照搬国立台湾大学李宏毅教授的 2021 年春季机器学习课程，课程视频发布在 Youtube，B 站也有人搬运。 强烈建议大家看网课而不是选你校这门二手课。

授课教师

• 熊昊

  • 有时考勤，发一张表格让大家写名字。
  • 讲解不算清晰。

    文 / Oliver Wu，2025-01

在线资源

• Machine Learning (2021 Spring)：国立台湾大学李宏毅教授课程（本课程完全照搬此内容）。
• Introduction to Generative AI (2024 Spring)：李宏毅教授 2024 年春季开设的生成式人工智能导论。

课程内容

作业、期末报告、大作业都是三人一组。 期末报告内容是：从一系列主题（见 assignments/2024 文件夹下的 Presentation.pptx）选取一个，做 ppt 并演讲。 平时作业有三个（每个 10 分），具体内容见 assignments/2024 文件夹（作业 2 文件量比较大，所以放在校内网盘里面了）。大作业同样见文件夹。

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