王亮_eecs

一条咸鱼

北京 西城区

感兴趣的主题: 教育就业 IT数码 BDWM 编程 电子 学生 90后

1个粉丝

王亮_eecs 的课程评论

王亮_eecs 评论了课程: Pattern Discovery in Data Mining

2015-03-22 12:54

老师是数据挖掘领域的大牛,这门课第一次开,还是有一些不足。

课程内容很丰富,糅合了很多近些年数据挖掘领域提出的算法模型,但也仅仅是粗浅的介绍,很多算法甚至只提了一下名字。对于初学者来说,是很难能够深刻理解的。

关于作业,只有每周的quiz,而且quiz里面还被发现了一些答案有误的情况。。。对学习者的体验还是有些影响。另外,个人觉得最好能够配合一些编程作业,提高动手能力。

王亮_eecs 评论了课程: 機器學習基石 (Machine Learning Foundations)

2014-02-18 11:52

给我印象最深的就是林老师的热情,讨论版里的每个问题,几乎都可以看到林老师的亲自回复。在我选过的十来门coursera课程里,林老师是跟学生互动最积极、最坦诚的任课老师。

课程的内容脉络清晰,开始前两周比较简单,后面部分的难度就显著提高了,理论性很强,和Andrew Ng很偏应用的ML课程形成了很强烈的对比。

课程作业的评分方式比较特别,答错了要倒扣分,而且每次提交之后,只能看到分数,不知道哪些题目错了。或许这种方式可以防止乱猜、作弊,但我个人不是很认同这种方式,它不利于及时反馈,而且由于在线课程并不和真实的学位挂钩,个人的作弊动机也会弱很多。希望能够修改一下评测方式。

林老师的讲义做得很好,讲课也非常清楚,总体上算是一门很值得学习的课程。

王亮_eecs 评论了课程: Computing for Data Analysis

2014-02-18 11:41

挺水的一门课,主要就是讲R的语法,对于数据分析的方法涉及很少,内容也很浅。视频基本上是念讲义,所以也没太有必要花时间去看,看看讲义,再加上google,很容易就可以掌握这门课的主要内容了。

王亮_eecs 评论了课程: Programming Languages

2013-12-06 22:39

先说一下我自己的编程语言基础:熟悉C++、Java,懂一点python、verilog、Javascript,不是神牛,但基础也算可以。

编程语言一般分为static type和dynamic type,也可以分成functional programming(FP)和object oriented programming(OOP),一组合就是4种语言。修这门课,最好已经学过Java、C#之类的OOP & static type的语言,这样更容易理解一点,不建议编程初学者学这门课,难度还是比较大的。

这门课程采用三种编程语言(Standard ML,Racket, Ruby)来阐述一般的编程语言设计技术,Standard ML是FP & static type;Racket是FP & dynamic type;Ruby是OOP & dynamic type(但相对来说Ruby讲得比较少)。这些语言相对Java、C++来说还是有点小众化的,可能实际中用到的时候不太多,但课程的目标主要是理解编程语言中的常见概念、帮助学生快速掌握新的编程语言,所以难免要有权衡取舍。

课程的负担还挺重的,每周基本上要花8-10个小时在这门课上(包括看video和做programming assignment的时间),课程共有7个programming assignment,一次midterm exam,一次final exam,其中programming assignment的得分包括peer evaluation(就是评价别人的代码)和auto grader评测两部分。

老师是个很风趣的人,英语也非常清晰,programming assignment都经过非常精心的设计(尽管这次还是有人找出了一个bug……),有些作业是要实现一些函数;有些是阅读现成的代码并进行扩展;还有的是写一个简单的解释器。instruction里面有一些提示,在刚开始用一门陌生语言编程时,这些提示就比较有帮助。

总体上还是一门非常值得推荐的课。

希望对大家有帮助~

更多评论

王亮_eecs 关注的课程

機器學習基石 (Machine Learning Foundations) (Coursera) 10 个评论 关注

开始时间: 09/08/2015 持续时间: 8 weeks

主页: https://www.coursera.org/course/ntumlone

简介: Machine learning is the study that allows computers to adaptively improve their performance with experience accumulated from the data observed. The course teaches the most fundamental algorithmic, theoretical and practical tools that any user of machine learning needs to know. [機器學習旨在讓電腦能由資料中累積的經驗來自我進步。本課程將介紹各領域中的機器學習使用者都應該知道的基礎演算法、理論及實務工具。]

Machine Learning (Coursera) 28 个评论 关注

开始时间: 待定 持续时间: Unknown

主页: https://www.coursera.org/course/ml

简介: Learn about the most effective machine learning techniques, and gain practice implementing them and getting them to work for yourself.

Algorithms: Design and Analysis, Part 2 (Coursera) 4 个评论 关注

开始时间: 03/16/2015 持续时间: 6 weeks

主页: https://www.coursera.org/course/algo2

简介: In this course you will learn several fundamental principles of advanced algorithm design: greedy algorithms and applications; dynamic programming and applications; NP-completeness and what it means for the algorithm designer; the design and analysis of heuristics; and more.

Programming Languages (Coursera) 5 个评论 关注

开始时间: 待定 持续时间: Unknown

主页: https://www.coursera.org/course/proglang

简介: Investigate the basic concepts behind programming languages, with a strong emphasis on the techniques and benefits of functional programming. Use the programming languages ML, Racket, and Ruby in ways that will teach you how the pieces of a language fit together to create more than the sum of the parts. Gain new software skills and the concepts needed to learn new languages on your own.

更多课程