机器学习理论

课程内容：learning theory基础自助餐，主菜是模型收敛，后厨还炖着policy gradient，整体缩水版Tengyu Ma讲义——大概连一半都不到那种？ 关键词：concentration inequalities, Rademacher (and other) complexity, ... 今年黄维然老师缺席，全程shiyu单口相声。 上课自由度：脚长你身上，来不来随缘，但只要你来听+跟着抄题笔记，后半程大批作业可以直接免单。 考核标准：小作业+大作业，大作业就是小作业穿了增高鞋垫，这一年的配方是一道你先自己憋，憋够了才抛完整提示，还得花大半堂课围殴的那种大题。 授课质量：神级演板带slides打辅助，解释细到毛细血管，顺带把motivation也给你喂到嘴边，不懂当场问，别自己在下面干烧CPU。

课程内容：梁老师那边负责学习论、凸优化，黄维然老师负责一些模型啥的，整套内容比较基础，不难，基本被单独的高级算法和凸优化课给全覆盖了，突出一个“你都讲了我还来干嘛”的慈善复读属性。 上课自由度：不点名，签到系统直接放假，人来不来全凭良心和WiFi信号。 考核标准：梁三次作业，量较少；黄两次作业，量极少，少到怀疑是不是助教懒得批。除梁最后一次作业外，给分都很高，于是最后一次作业直接开显微镜模式扣细节，在助教打的高分基础上来一记断崖式跳水，只为强行拉出区分度，堪称“前半程发糖后半程补刀”。 授课质量：不错，全程手写板书，粉笔一笔一划把知识刻进黑板，也刻进你来不及抄的绝望里。