Andrew Ng 的 Machine Learning 还有四天就开课了

[bugcoder]

在 https://www.coursera.org/course/ml ，公开课，可以跟着一起学习，如果成功完成可以有Andrew给的statement of accomplishment。
有一起学的吗？

[fangzhzh]

join

[terrance]

有兴趣，LZ组织一下吧～

[bugcoder]

@terrance 嗯，好的，还有四天时间，我看怎么组织一下，你们也建议一下怎么样的形式比较好。

[bugcoder]

@fangzhzh
@terrance
你们好，Machine Learning今天已经开课了，不过暂时还没有具体的内容上传。但是可以通过preview预习一下。
目前，如果你是开课后第一次登陆，需要同意一个honor code，大意是承诺所有的作业，任务除了特别指出需要合作都要自己独立完成；不能在网上po作业答案之类的东西。

[bravejoe]

有兴趣

[bugcoder]

@lyoe 先去网站sign up吧。我还在看preview学习中

[terrance]

@bugcoder 我正想问问你呢，这两天没什么动静呢。我看了一眼网站，感觉还不错啊～ 晚上有空preview一下。准备怎么一起学习呢？还是只是互相监督一下？

[shanks]

太多啦，学不过来

[fangzhzh]

hi, 这个怎么样?
https://workspace.v2ex.com/project/ml

[bugcoder]

@terrance 不好意思，前几天朋友叫我出去外地玩了一下。

@fangzhzh
@terrance
@lyoe
我今天看了一下他的课程的功能模块，各种功能都很全。
问答系统采用的是类似于stack overflow的类型，好像很不错。以前人的问题也都看得到。

有关讨论平台.为了遵守honor code, 就要保证内容的私密性，我在google groups上面建立了一个非公开的group，大家可以发邮件给我加入。
ssword at gmail

[bugcoder]

@fangzhzh 没用过V2EX的workspace，可以邀请我进去看看吗？

[fangzhzh]

@bugcoder
@terrance 已邀请,试一试.不行的话,g group也是个不错的平台.

[bugcoder]

@fangzhzh 多谢啊，好像很不错的样子。长文章的可以用日志，短的信息可以用提示。暂时就用这个workspace吧，免得多个平台切换麻烦。

[bugcoder]

@fangzhzh
@terrance
@lyoe

第一周的材料现在都已经上传上去了，请开始学习吧，我在workspace里面已经添加了第一周的goal。

[terrance]

我错过第一周的题目了吗？List Assignments 里面只有Week2

[terrance]

看了一下，感觉自己给自己挖了一个大坑！

[byelims]

@terrance 作业有两套，一个是quizz，一个是编程练习。第二周才介绍编程环境的样子，所以这周没有编程练习，但quizz还是有的。
@fangzhzh 菜鸟求邀请。。。

[fangzhzh]

@byelims invited

[yangyang]

@fangzhzh 申请加入。

[avatasia]

求邀请

[chlx]

求拉进workspace

[quake0day]

求加入workspace

[majes]

求邀请

[bugcoder]

@avatasia
@chlx
@quake0day
@majes


@fangzhzh 请添加上面几位

[haoji]

求加入

[peizh2006]

求加入workspace。
另外，现在正在学Robert Sedgewick的Algorithms呢，目前进展到第二周了，有一起的吗？

[fangzhzh]

@bugcoder
@avatasia
@chlx
@quake0day
@majes
才发现,workspace只能添加最多5个人.
@livid 能取消此限制吗?

如果不能,我再想想别的地方.

[avatasia]

关注中，多谢楼主及其他朋友有心

[fangzhzh]

@bugcoder
@avatasia
@chlx
@quake0day
@majes
暂时没有找到更好的,中午休息再找找.
但是我共享了一个文件夹,里边有我们共享的ml方面的书籍,有兴趣去翻一翻.

https://www.box.com/s/c089fb4f0c28e812fd3c

[fangzhzh]

@peizh2006 见上一条.
我也在学那个,才看了openning, 但我感觉那个老头讲的不太好啊.太死板

不知道后边会不会比较精彩.

[yangyang]

@fangzhzh 嗯，我也觉得这个算法课不是很好。特别是对于我这种数学不好的人并不友善......

[fangzhzh]

@avatasia
@chlx
@quake0day
@majes
@peizh2006
@haoji

给我邮箱发邮件,我邀请你们加入我新建的基于Trllo的工作组.
fangzhzh [AT] gmail

[bugcoder]

@fangzhzh 多谢了，你辛苦了。我跟你们有些时差，然后现在开学了，天天开会，都没有太多时间上V2EX了。

[bugcoder]

@avatasia
@chlx
@quake0day
@majes
@fangzhzh
@terrance
@peizh2006
@lyoe

第一周已经过去了，不知道大家的进度怎么样了，去Trello上面通报一下吧。

[terrance]

@bugcoder 还要转到Trello上吗，workspace@v2ex 有什么问题呢？

[bugcoder]

@terrance 主要是人数限制。
我以为要转到trello上面去，所以一直没有看workspace了，结果只有两个人po了进度，于是想给大家提个醒。发完贴再去看了一下workspace，原来都已经完成了第一周的进度，很好。

[laoyang945]

求加入，我已经做完第二周的练习了

[fangzhzh]

@laoyang945 mail一个我,我加你

[fangzhzh]

@laoyang945 fangzhzh [AT] gmail

[laoyang945]

@fangzhzh 刚发邮件了

[snow8261]

求加入。

[fangzhzh]

@snow8261 mai我， fangzhzh [ AT ] gmail ， 我加你

[bugcoder]

@avatasia
@chlx
@quake0day
@majes
@fangzhzh
@terrance
@peizh2006
@lyoe
@snow8261
@laoyang945

机友们，还有两个多小时第二周的homework就截止了，你们都做完了吗？

如果做完了，就去trello上面post一下答案，讨论一下吧。

[cydamn]

楼主求入workspace。。才看到这贴。。貌似错过不少。。

[yishanhe]

我也求加入.. 刚完成week1....估计都要late了..

[breakaway]

想加入

[Scripter]

关注一下 求加workspace

[fangzhzh]

@cydamn
@yishanhe
@breakaway
@Scripter
mail我， fangzhzh [AT ] gmail

看完第三周的课， 讲课的Andrew说，学到此的童鞋们，你们现在和硅谷的那些赚着大把大把美元的人在机器学习方面的知识在一个水平线了，也许比其中的一些知道的更多。

很爽

[fangzhzh]

第二周因为dreamhost的down机事件,作业最晚完成日期推迟两天,没做完的还有机会,赶紧了:)

[pieces]

求加入workspace~非常感谢

[bugcoder]

@pieces 请mail @fangzhzh fangzhzh[at]gmail

[dimfox]

好热闹啊。俺们当初学的他在创建cousera之前的第一期。一个人好孤单啊。
不过现在学Udacity的更多。喜欢他们短视频，多问题的格式，缺点是课程太基础。

[grAsMudhOrsE]

@dimfox 我觉得短视频多问题很容易使人注意力分散，我常常看了一半的视频之后觉得有点抓不住主线了，都在解决一些基础问题……

Coursera的内容确实要比Udacity的深入些，不过和iTunes U上的ML相比，coursera还是浅

[dimfox]

@grAsMudhOrsE 每个人的学习方法不一样吧。我在看Coursera的视频的时候，看到后半截就开始走神。

[bytelee]

刚看到。。。不知道这个我还能从头学不？。。。。

[fangzhzh]

@dimfox
@grAsMudhOrsE
我感觉coresera的ml脉络很清楚啊,概念,然后就是例子解释


@bytelee 貌似可以,但是不知道有没有结业证书^_^

[dimfox]

@fangzhzh
machine learning 是比较优秀的课，我现在正在上web intelligence and big data. 好 滥啊。

@bytelee
如果不在乎成绩的话，什么时候都可以开始， 因为开始晚了，那些作业就拿不到满分了。

[grAsMudhOrsE]

@fangzhzh 我没有说它不好啦，我的意思是看了一下iTunes U上的课程视频，觉得离标榜的和S大学生所学同步还差的很远（我看的ML是第一期，U上的也是08还是09年的，可能现在无论是Coursera上的ML还是S大里面学生实际上的课，都和过去有了很大的改变），所以觉得内容较浅，类似科普文vs论文

[grAsMudhOrsE]

@fangzhzh 我没有说它不好啦，我的意思是看了一下iTunes U上的课程视频，觉得离标榜的和S大学生所学同步还差的很远（我看的ML是第一期，U上的也是08还是09年的，可能现在无论是Coursera上的ML还是S大里面学生实际上的课，都和过去有了很大的改变），所以觉得内容较浅，类似科普文vs论文

[erse]

求加入组织

[airbob]

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