科学网[转载]卡内基梅隆大学的机器学习课程

    来到卡内基梅隆大学学习已经将近8个月了，一直没有认真地写点什么，今天偶有所感，草就此文，介绍一点听课感想，以为纪念。
     CMU的计算机学院很特别，居然有一个机器学习系，最王牌的课，就是机器学习了，到了这里，不听这门课，很遗憾，听了这门课，很痛苦，用一个CMUer的话来说，"super hard",想要顺利通过，不脱掉几层皮是不可能的。 这学期开了两门机器学习，一门面向硕士，一门面向博士，面向博士的课程师资配备很豪华，以Tom Mitchell(《机器学习》的作者，http://www.cs.cmu.edu/~tom/)压阵，以Eric Xing(邢波，清华高才生，伯克利大牛Michael Jordan的高足，http://www.cs.cmu.edu/~epxing/)，不去听，岂不遗憾终生？ 既然听了这门课，就该知道如何通过，包括5次大作业，2次考试，一个项目，所有这些加起来就一个字，难，太难了，帮助大家通过的，除了上课，有助教的复习课（recitation）和老师助教们的答疑时间（Office Hour）。最值得称道的就是项目了，很多优秀学生的第一篇文章就是在这们课程里完成的。
    比较国内的博士课程，是不是很有特点啊？ 转自（http://blog.hit.edu.cn/dcxu/post/6.html）

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