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课程图谱 的课程评论

课程图谱 评论了课程: 機率

2013-08-31 21:06

开始跟这门课程,从已经看得几个视频来说,感觉很不错。作为第一批中文mooc课程,叶老师和他台湾大学的同事们很认真的录制和组织课程,讲课风格也很幽默,这个从课程大纲也能感觉的到,非常期待之后游戏化学习平台的开启。要是说不足的话,最好每个课程视频能控制在10分钟之内,附上简体版课程大纲:

「机率」课程大纲

第一周:
1-1:机率概论-「我和我的小伙伴们都惊呆了!」
1-2:集合论-「这群爱甜豆花,那群爱咸豆花。」
1-3:机率名词 -「必也正名乎!」

第二周:
2-1:机率公理性质-「这...这可是神圣的机率三公理啊!」
2-2:条件机率-「有柯南在会有人死的机率?」

第三周:
3-1:独立性 -「简直中二。」
3-2:图解繁复机率-「算累了,不如画个图吧?」
3-3:数数算机率-「身为一个热爱机率的青年,会数数也是非常合理的!」

第四周:
4-1:随机变数-「大哥,我真的很懒得写字啊!」
4-2:CDF -「比它小的机率。」
4-3:PMF -「落在它头上的机率。」
4-4:离散机率分布I -「阿宅也有春天~」

第五周:
5-1:离散机率分布II -「孙中山的最爱是几何分布?」
5-2:PDF -「机率也有密度?」
5-3:连续机率分布-「娘子!有高斯快拜!」

第六周:
6-1:论期望值-「我要努力向上,不枉诸君期望。」
6-2:丙绅独门心法-「你我有缘,以绝世奇功相赠。」
6-3:随机变数之函数-「乱中生乱几多乱?」

第七周:
7-1:给定事件之条件机率分布与失忆性-「你这厮实在太Exponential了!!」
7-2:机率常见上界-「这个邦德,简直废物!」
7-3:Joint 机率分布-「可怜的小明!」

第八周:
8-1:Joint PMF/PDF -「当我们同在一起!」
8-2:Marginal PMF/PDF -「行与列的边缘。」
8-3:再探期望值-「期望太多,注定难算~」

第九周:
9-1:Correlation 与Covariance -「妳俩到底有何关系?!」
9-2:给定随机变数之条件机率分布-「青春痘的生与死。」
9-3:多随机变数之函数-「乱与乱,生乱乱。」
9-4:随机变数之和-「乱加乱,几多乱?」

第十周:
10-1:MGF -「这是一个偷懒的概念~」
10-2:随机个随机变数和-「乱个乱相加,是有多乱?」
10-3:中央极限定理 -「万佛朝宗。」

课程图谱 评论了课程: Introduction to Recommender Systems

2013-07-15 18:36

这门课程在微博介绍之后得到了很多同学的关注和转发,并且有些同学还提供了很有价值的信息,记录在这里,供大家参考:

@SmartWeb-王绪刚: 明尼苏达大学可以说是现代推荐引擎的发源地,不仅有多位著名的教授如,Joseph A Konstan,John Riedl 等,与Amazon同期提出了item-based CF,而且还公开了MovieLens, Wikilens等许多数据集,为早期的推荐引擎研究提供了数据条件,鼠标宣言,最早的推荐引擎服务公司,都是他们搞的

@gycheng: 原来是去年在ACM Learning webinar讲recsys的那位啊,报告视频已经找不到了,Q&A可以看这里http://t.cn/zQ4pmqg

课程图谱 评论了课程: Try Ruby

2013-07-10 21:03

Code School上的Ruby相关的课程是一个系列课程,主要介绍Ruby及Rails的相关知识。这门课程作为这个系列的第一课也是Ruby入门课程,虽然只有文字版的教程和在线练习,但是质量也很不错,对于了解和掌握Ruby的基础知识很有帮助,如果需要深入掌握Ruby,可以继续学习Code School上的收费课程Ruby Bits 和 Ruby Bits Part 2。

学习Ruby的感觉依然如Python般自由简单,如果你熟悉Python,学习Ruby应该很容易,不过Ruby最强大的应用之一应该就是用于搭建动态网站的Ruby on Rails框架,Code School上提供的这条学习路径看起来很不错,推荐给对Ruby on Rails感兴趣的同学。

课程图谱 评论了课程: Try Git

2013-07-07 20:49

最近体验了一下国外著名的在线编程学习网站Code School,感觉非常不错。Code School上的课程主要面向web和mobile开发,自成体系,不过主要是收费课程。Code School的理念是“Learn by doing”,提供纯在线的编程环境,不需要你在本地配置,只要电脑能上网,就可以在浏览器中学习编程,这大概代表了在线编程教育的一个趋势。Code School目前包含了5个系列(Ruby, JavaScript, HTML/CSS, iOS, Electives)5个系列总计29门课程,部分入门级课程免费,例如(Try Git, Try R, Try jQuery, Try Ruby, Try Objective-C的温暖过),其他课程收费,主要是包月制。课程主要是视频+练习,相对于纯文字的Codecademy,有视频的课程感觉要好很多,另外有同学评价Code School是用“做电影的方式做课程视频”,体验过几门课程之后,的却如此,课程制作的非常精致。

回到Try Git这门课程,这也是我在Code School上完成的第一门课程,大概花了不到10分钟,主要是按着文字介绍在线学习git的相关命令,结合Github, 因为之前也用git的缘故,所以学起来很快,主要的目的是体验Code School和回顾相关的git命令,推荐想了解git的同学,适合git入门。Code School上还同时提供两门更深入的git课程:git real 1和git real 2,不过收费,但是也物有所值。

课程图谱 评论了课程: Startup Engineering

2013-06-19 12:52

花了一点时间看完了第一周的课程视频,了解了一下这门课程的框架,简单做个记录。

创业需要十八般武艺,所以讲创业课程的人应该是真正创过业的人,而不仅仅是学院派的老师。这门课程的老师都是硅谷的创业人士,并且之前或者当前还在斯坦福任教。而且课程过程中将会邀请很多硅谷的创业公司和创业人士来讲课。该课程今年春季首先是在斯坦福大学的课堂上讲过,然后现在被搬到了Coursera上,目前报名人数貌似已经超过10万+。

课程的Final Project非常有意思:You will build your own simple Bitcoin-powered crowdfunding site, featuring your own product. 为你自己的产品建立一个基于比特币的众投网站(应用),主要将用到node.js和HTML5等这门课程涉及到的技术,以及一个开源的众投建站工具:Selfstarter

该课程在斯坦福的官方主页:Startup Engineering

课程图谱 评论了课程: Automata

2013-06-18 08:49

课程图谱群里 @超級現實的超現實理想主義者 同学八卦了一下这门课程的老师:这位老师名叫jeffery ullman,几乎CS领域所有重要教科书都有他的身影;他是数据库专家,那本大数据(Mining of Massive Datasets)他是作者之一;龙书也是他参与写的; 他也是谷歌创始人布林的导师。

CSDN上有篇博文"一些牛人榜样,多看看他们写的东西",其中是这样介绍的计算机大师Jeffrey D. Ullman的:

数据库理论、自动机理论、编译原理大师。他的《Automata Theory, Languages, and Computation》让我真正的进入了计算机基础理论的世界。《Compilers: Principles, Techniques, and Tools 》让编译器不再神奇,让我也能写出自己的编译器。《A First Course in Database Systems》让我对数据库的了解从应用进入了理论的深度,可以说Ullman是我在计算机理论方面的启蒙老师,他的书教给了我计算机世界最奇妙最基础最有趣的东西。

课程图谱 评论了课程:

2013-06-15 20:34

花了一些时间把这门课程上完了,算是真正意义的完整体验了一门edX的课程,除了证书,不过也可以做个总结。

统计学博大精深,而这门伯克利统计学的入门课程可以归结为5个字:功夫在课外,或者说功夫还是要花在伯克利原生的统计学课程上。edX上的这门描述统计学课程基本上只是做了一些概括介绍,所以总共只有五周课程,而且每周课程只有2-3个视频,开始我还比较诧异,后来做练习时发现不是这回事,因为课后的练习或者作业多指向伯克利自己的统计学课程,而这门课程被 P.B. Stark教授做成了一个在线的统计学课程项目:SticiGui, 而这个在线课程上的视频,都是其在伯克利大学的统计学授课视频,长度比这里长多了。很多时候需要花时间学习这些课程再回头来做edX的作业。

edX上的这门课程的老师是Ani Adhikari ,标准的英式英语口音,貌似是P.B. Stark教授的博士生或者同事,介绍的内容很简单,主要包括直方图,均值和中位数,标准差,标准正态分布和z值,回归问题等等,视频多是做个引导,如果之前没有相关的统计学知识,需要去SticiGui上自学一下。这一点上我觉得课程做得不太好,没有在edX上形成一个闭环,虽然SticiGui非常值得推荐,但是课程的体验大打折扣。相对来说,Kehan学院的概率与统计课程以及Udacity上的统计学导论课程的体验就非常好了。

课程图谱 评论了课程:

2013-06-13 08:44

补充一点维基百科中关于描述统计学的定义:

描述统计,是统计学中,来描绘或总结观察量的基本情况的统计总称。其与推论统计相对应。

研究者可以透过对数据资料的图像化处理,将资料摘要变为图表,以直观了解整体资料分布的情况。通常会使用的工具是频数分布表与图示法,如多边图、直方图、饼图、散点图等。

研究者也可以透过分析数据资料,以了解各变量内的观察值集中与分散的情况。运用的工具有:集中量数,如平均数、中位数、众数、几何平均数、调和平均数。与变异量数,如全距、平均差、标准差、相对差、四分差。

在推论统计中,测量样本的集中量数与变异量数都是变量的不偏估计值,但是以平均数、变异数、标准差的有效性最高。

数据的次数分配情况,往往会呈现正态分布。为了表示测量数据与正态分布偏离的情况,会使用畸变、峰度这两种统计数据。

为了解个别观察值在整体中所占的位置,会需要将观察值转换为相对量数,如百分等级、标准分数、四分位数等。

课程图谱 评论了课程:

2013-06-12 19:21

今天花了一些时间学习了这门课程的第一周课程,包括练习,也算是自己体验的第一门edX课程,说说自己的感受。

这门课程属于“伯克利统计学课程三部曲”的第一部分:描述统计学,简单的说法就是对数据用图表和其他方法进行描述。课程内容比较容易理解,我比较关注它的练习部分,不过相比可汗学院的练习系统,edX的貌似做得不够出色。不过在练习的过程中,发现部分练习指向伯克利大学统计系的一门在线统计课程和项目:SticiGui, 同样包括文本课程、视频以及仿真模拟,而且覆盖的内容及其广泛,感兴趣的同学可以关注。SticiGui的代码貌似是用Java写的,项目的全部代码和文档可以在github上找到:pbstark/sticigui

课程图谱 评论了课程: Computational Photography

2013-06-11 10:41

课程名翻译为“计算摄影学”,有点拿不准,google了一下,发现果然有这个学科 ,真是无处不计算啊。CCF上还有一期专门介绍这个学科的文章,感兴趣的同学可以看看:计算摄影学简介

以下节选自这篇文章对于“计算摄影学”的介绍:

自1991年美国麻省理工学院的阿德尔森(Adelson)教授提出关于成像的全光函数描述方法以来, 人们不断致力于采用7维函数中的若干维组合来描 述视觉信息。实际上,传统的胶片或数字图像只是 全光函数的一个子集或者切片,对视觉信息的采 集 非常有限。广大研究者通过改变现有的成像设备, 立足更好地采集和恢复全光函数的某个或某几个维 度的信息,催生了一个全新的学科——计算摄影 学。其目的是突破现有数字成像的桎梏,使看不见 的内容看得见,看不清的内容看得清,看不全的内 容看得全。

计算摄影学是一门将计算机视觉、数字信号 处理、图形学等深度交叉的新兴学科,旨在结合计 算、数字传感器、光学系统和智能光照等技术,从成像机理上来改进传统相机,并将硬件设计与软件 计算能力有机结合,突破经典成像模型和数字相机 的局限性,增强或者扩展传统数字相机的数据采集 能力,全方位地捕捉真实世界的场景信息。

围绕全光函数各维度信息的获取,广大研究 者进行了多方面的探索,研究内容包括光场信息的 采集、高速运动对象的捕获、多光谱图像的拍摄与 融合、场景深度信息的获取等。自20世纪末,计算 摄影学迅猛发展,催生了若干专题会议和研讨会。 一些受到领域同行高度认可的国际会议也组织 相关 的专题研讨(special session),吸引了大批的研究 者。计算摄影学研究取得了一些令人兴奋的成果, 逐渐成为一个热门的研究领域。

课程图谱 评论了课程: Introduction to Logic

2013-06-04 12:56

作者 @zzyphf ,接上一部分:

有一点是很值得称赞的,就是在习题(逻辑系统部分)的安排上,是有比较明显的指引的效果,problem之间的联系很是紧密。

而除开逻辑系统部分,就是设计到理解以及定义部分的习题。这些题目或许都不是很难,但有些具有一定的迷惑性,既然选择了这样的一门逻辑课,我就不建议遇到模棱两可的题目时比较轻率的碰一碰运气做一个2选1神马的。最好是先把自己的思路整理清楚,要是单纯脑子不好使,可以考虑用纸笔写出来,再慢慢分析,很重要的一点是不要怕麻烦,要是耐住性子把最根本的真值表神马的都写出来。是足够处理一切题目的。要是心情实在不好或者比较烦躁就先放一放。毕竟逻辑的分析是水磨功夫,反正我在做的时候还引申了很多YY的想法,然后自娱自乐的排查。逻辑最大的好处在于,只要仔细的与规则进行对比,你可以知道自己是ture or flase。

可能由于我比较较真的性子,这门课的完成度还是比较高的。要是有什么疑问的话,我感觉我还是应该可以给出一些有用的帮助。

课程图谱 评论了课程: Introduction to Logic

2013-06-04 12:54

以下课程评论来自于mooc爱好者 @zzyphf 在果壳的结课总结,经授权转发到这里:

整体来说,这是一门比较平稳的课程,难易程度,教授速度都比较容易接受。
正如很多人指出的一样,logic的note的确做得非常赞,而video就note而言并无进行过多的补充,如果不是由于视听会大大提高己身的学习效率的童鞋,只看note其实也已经非常的充分。
这课程很大部分的时间放在了逻辑系统的介绍以及使用上。按照我的理解,单纯的完成习题是远远不够的,尤其是习题的难度实在不敢恭维,很有可能在自身一知半解的情况下,通过有限选择的蒙也可以得到答案。但这对自身的掌握其实并没有多大的帮助。所以我的建议是有可能的话都是自身犹如程序流程图一样的,在动手之前先梳理一遍premise和goal之间的联系,自己需要通过何种逻辑关系来达到效果,这样可以使对自己逻辑思维的培养效果最大化(个人观点)。 当然在这当中还是有几道题目是需要转一转弯的,毕竟一下子接触到一种新的形式的东西时候,无从下手也是很正常的事。

课程图谱 评论了课程: Startup Engineering

2013-06-04 08:56

斯坦福大学的“Startup Engineering”,可以认为这门课程是Peter Tiel创业课程CS183的续集,主要目的是弥补学院派的计算机科学到工业届的产品之间的gap, 课程会比较快的介绍关键的工具和技术,以及最新的web开发技术等等,学生的作品是一个HTML5移动应用。

课程图谱 评论了课程: Programming Languages

2013-06-03 15:46

华盛顿大学的“Programming Languages” ,曾于1月份推出过一轮课程,主要探索编程语言背后的基本概念,尤其对于函数式编程,会探讨其技术和优势。这门课同时会使用3种编程语言(ML, Racket, Ruby)来介绍相关的概念,感兴趣的同学可以关注

课程图谱 评论了课程: An Introduction to Interactive Programming in Python

2013-06-03 14:39

这门课面向的是有一点或没有编程基础的同学,目标是构建一些交互式的应用程序。选用Python作为课程语言,这也是很多Coursera课程选择的语言。为了是上课有趣,学习过程中会编一些有趣的小游戏。

这门课的老师说了:课程结束的时候不能保证你你成为一个专业级别的程序员,但是可以保证你学到很多Python编程的知识并且让你快乐的学习这门课程。

课程图谱 评论了课程: C++ For C Programmers

2013-06-03 14:19

一门C++公开课,不过面向的是有C编程经验并且想学习C++的同学,同时有一定的算法和面向对象编程的基础,感兴趣的同学可以关注。

课程图谱 评论了课程: The Hardware/Software Interface

2013-06-03 13:46

如果你熟知或者正在学习“深入理解计算机系统”这本书,那么就不要错过这门由华盛顿大学出品的“The Hardware/Software Interface”的公开课,这门课程的配套书就是“深入理解计算机系统第二版”,其目的就是培养学生“计算机到底发生了什么”的意识。

课程图谱 评论了课程: Introduction to Thermodynamics: Transferring Energy from Here to There

2013-06-02 15:52

密歇根大学的”Introduction to Thermodynamics: Transferring Energy from Here to There”,意译为“热力学导论: 一门将能量从这个地方传递到另一个地方的科学” , 除了介绍基本的热力学概念外,还提供工具来分析从太阳能板到发动机的能量传递过程等,看起来很有意思。

课程图谱 评论了课程: Archaeology's Dirty Little Secrets

2013-06-02 15:34

布朗大学出品,课程名字应该翻译为“考古学的‘肮脏小秘密’“,后面打个引号,其实课程的主要目的是告诉你考古学是什么以及考古学家干什么,如果你立志成为一个考古学家的话,这门课程非常时候你,当然如果你对考古感兴趣,也不要错过这门课程。

课程图谱 评论了课程: The Fiction of Relationship

2013-06-02 15:18

看起来是一门很有意思的人文课程,布朗大学出品,简介是通过阅读10本18-20世纪的小说来探索人与人,人与世界的关系,所以课程题目是不是可以翻译为“小说中的关系”?

课程图谱 评论了课程: Introduction to Computational Finance and Financial Econometrics

2013-06-01 21:45

“计量金融学与金融经济计量学导论” 曾于去年9月份和12月份分别在Coursera上开过,授课老师是华盛顿大学的Eric Zivot教授,他著有一本同名的教材,貌似是国内学计量金融学的必读,具体不太清楚。该课程需要使用R语言来分析金融数据和建立模型,貌似挺有意思的。

课程图谱 评论了课程: Introduction to Systematic Program Design - Part 1

2013-06-01 21:30

程序设计导论上,这门课的目的是帮助学生设计优雅,健壮并易于维护的程序,目标是没有编程经验的学生,但从学生反馈来看对于很多有编程经验的学生帮助也很大

课程图谱 评论了课程: Scientific Computing

2013-06-01 13:41

华盛顿大学的“Scientific Computing(科学计算)”公开课,主要关注如何解决一些领域类的数据分析和计算问题,包括物理和工程问题,金融和经济问题,医学问题,社会文艺以及生命科学问题等,感兴趣的同学可以关注。

课程图谱 评论了课程: Calculus: Single Variable

2013-06-01 12:03

今天开始跟这门课,写一些我所了解的信息。首先课程的章节比较少,只有5章,但是周期比较长,13周;第二,课程最终的分数是平时每章测试占4%,总计20%,最终考试占80%,不过切勿不做平时的测验和作业,一旦错过结束时间,貌似证书也拿不到了;第三,在这门课的欢迎词里,写了一句话:you're about to begin the largest and most colorful Calculus course in the world. 最后欢迎感兴趣的朋友加入这门课程,大家一起学习体验。

课程图谱 评论了课程: Principles of Economics for Scientists

2013-06-01 08:56

来自微博朋友 @FannixMeng的评论 -- "Principles of Economics for Scientists": 学这门课是被它的名字吸引,一直打算学些经济学,但每每看到砖头般厚的教材就感到泄气。这门课讲微观经济学,教师是一个长得像让雷诺的西班牙老头,没有PPT,每节课都是手写板书,虽略显简陋,但能让人跟随教师的思路去思考,有助于加深理解。

课程图谱 评论了课程: Networks: Friends, Money, and Bytes

2013-05-31 13:05

我们已经生活在网络世界里,在这里交朋友,玩游戏,刷微博等等等等,我们越来越离不开网络。这门课程试图通过20个和移动互联网,Web以及Internet相关的实际问题来介绍来自于苹果、谷歌,Facebook, Netflix, Amazon等公司的与我们生活息息相关的产品,进而揭示网络的真实意义。这门课程就是围绕这20个问题以及他们的答案来组织的,用问题来驱动的课程形式,很有意思。

课程图谱 评论了课程: Social Epidemiology

2013-05-31 11:06

这门课程从宏观的角度研究社会对人的健康的影响以及影响因素,包括社会关系,家庭关系,政策以及全球的经济形式等。感兴趣的同学可以关注。

这是关于”社会流行病学“的定义,供大家参考:用流行病学方法来研究社区人群健康,通过对社区人群健康与疾病状况的分布及自然环境,机体和社会影响因素的研究,探索疾病病因,开展疾病防治,改善人群健康,建立和评价疾病的防治策略和措施。

课程图谱 评论了课程: Heterogeneous Parallel Programming

2013-05-28 21:17

无意中发现有同学在CSDN上写了这门课程的系列学习笔记: Heterogeneous Parallel Programming(异构并行编程)学习笔记 ,在这里留个链接,感兴趣的同学可以提前预习一下。

课程图谱 评论了课程: Introduction to Databases

2013-05-28 13:12

2011年冬天有3门公开课的诞生足以载入史册,一个是Andrew Ng的“机器学习”,一个是Sebastian Thrun和Peter Norvig的“人工智能导论”,还有一个就是这门“数据库导论”。在这几门课一鸣惊人之后,Andrew Ng联合Daphne Koller创办了Coursra, 而Thrun和Norvig择创办了Udacity。

不知道当年有多少同学学习了这门数据库导论课程,而这门课程目前在Coursra上是少数几个可以“自主学习”的课程,就是随时可以学习的课程,不过不能拿证书,但是这又有什么呢? 我们是来学习知识的。

课程图谱 评论了课程: Coding the Matrix: Linear Algebra through Computer Science Applications

2013-05-28 12:49

看介绍,很有意思的一门课程,主要关注线性代数在计算机科学中的应用,同时能看出线性代数这门课程是多么的有用,和它相关的领域包括计算机图形/图像处理,密码学,机器学习,机器视觉,优化问题,图算法,量子计算,计算生物学,信息检索和搜索引擎等等学科。

回到这门课程,它首先会介绍线性代数的基本概念和方法,最主要的是让学生学会在面对计算机科学的相关问题时如何用它们区解决问题。学生将用Python去实现基本的矩阵和向量相关的函数和算法,然后用它们出处理现实世界的问题,例如人脸识别,音频和图像压缩,文本分类以及PageRank等等。

课程图谱 评论了课程: Introduction to Art: Concepts & Techniques

2013-05-28 09:56

这门艺术鉴赏课程面向的是没有任何“艺术细胞或背景”的同学,所以特别值得理工科的同学考虑,补充一些“艺术细胞”。课程将介绍各个时期的艺术流派,文化对其影响,艺术家及他们的作品。讨论的主题包括3D艺术等等,感兴趣的同学可以关注。

课程图谱 评论了课程: First-Year Composition 2.0

2013-05-27 10:49

对英文写作关注的同学可以关注这门课程,从介绍来看,它的目标是帮助学生更自然和更自信的用英文来写作和交流,无论是在大学,工作的地方或者是社区。课程首先涉及的是批判性思维,然后才是修辞等具体的方法,很有意思。

课程图谱 评论了课程: Natural Language Processing

2013-05-23 14:25

这门课程由哥伦比亚大学教授,大神Michael Collins授课,吴军老师在数学之美中也对他进行了介绍--“柯林斯:追求完美“,还想继续了解他的同学可以Google。

课程图谱 评论了课程: Natural Language Processing

2013-05-23 14:23

这门课程的授课老师是斯坦福教授Dan Jurafsky和Christopher Manning,两位都是NLP领域的大大牛,其他不说,仅仅是他们写的书应该是很多NLPer的入门书:前者写了《自然语言处理综论》,后者写了《统计自然语言处理基础》

课程图谱 评论了课程: Calculus: Single Variable

2013-05-12 11:42

Hello, World! 我是来打酱油的。

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Coding the Matrix: Linear Algebra through Computer Science Applications (Coursera) 9 个评论 关注

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