机器学习导论

这门课就像一次完成两门课。 为了做好必须投入大量的工作时间，工作量太大，每两周进行一次测验，这些测验几乎无济于事，但占用了很多时间，并且在大多数情况下， 在整个学期中，有3项大作业需要花费大量的时间和精力来完成。

课程的材料很多。 讲座非常紧凑。 我们需要花费大量时间才能掌握整个概念。 这门课的讲师也很好。 在我任职期间，有3位讲师，他们在各自的领域都很称职。总的来说就是这门课的讲座时间不够，但是辅导很好。

这是一门有趣的机器学习入门，信息检索和近似字符串搜索。 项目是自我驱动的，因此由你决定您愿意深入研究的范围。 优质项目会获得良好的评分和评价。

知识技术=信息检索+机器学习入门。 如果你想成为数据科学家或机器学习设计师，则该课程将引人入胜，并且将是你迈出的第一步。 有两门讲座教授该主题，其中一门专门研究ML的人不擅长教学。 项目和学期都可以（大多数情况下唯一的事情是，没有严格的解释说明您应该在项目中做什么），但是期末考试很难在2小时内完成。 因此，请做好充分的准备：学习各种计算技巧，然后你应该能够分析

这门是IT的computing方向必修之一。这门课前半段是入门级的natural language processing和informationretrieval。后半段是入门级的machine learning。课上以讲概念和算法为主。涉及到的数学部分不会很深入。算法也只涉及到思想而非具体实现.。Final卷子不难但是题量很大。这门课对于想了解NLP和machinelearning的同学来说是门很好的入门课。内容有趣但又不会讲的特别深入导致听不懂。

前半段是入门级的natural language processing和information retrieval。后半段是入门级的machine learning，涉及到的数学部分不会很深入, 算法也只涉及到思想而非具体实现。一般这门课大家都是用Python,是门很好的入门课！