zhengkw18 / intro-ml

Projects for Introduction to Machine Learning 2021

Intro-ML

Four projects in total:

1. Naive Bayes for spam classification

2. K-MEANS clustering on MNIST

3. Ensemble methods for Amazon rating prediction

4. Deep learning for Amazon rating prediction

Scores: 91/96/99/98

课程总结

早8，没有签到，但课堂互动有加分。我：去的时候没有互动环节，没去的时候老师疯狂提问。遂拿不到。

共4次实验，大约占50%。

作业1：ddl前两天按PPT要求开始写，三个拿分点均踩到，喜得91。后来发现特奖是怎么做这个作业的SpamEmailFilter，于是懂了，还是得稍微卷一卷。

作业2：算法很简单，聚类可视化是第一次，确实学到了。

作业3：实现了AdaBoost，当时看数学推导巨巧妙，实现倒也简单。遇到了一些奇怪的问题。

作业4：班内Kaggle刷榜互卷，直接Google Colab+BERT搞上，勉强第5。不过也是学到了，第一次用在线GPU搞这种大的预训练模型。

考试：好像有个判断题的原因写错了。最后设计机器学习流程大题25分，我时间不够胡写的，我好慌。

出分：问了周围一圈，都是A。好课！讲得认真细致，给分好，虽然没讲太难的内容，但假设评估/PAC这些学习理论也是我之前不会的。