你知道為何我會看演算法的公開課(open course)影片嗎?
夏再嚇:這我哪知道?沒學(xué)過吧!!
別介意啦!!用奇怪的問句描述個話題是我的習(xí)慣
雖然看起來是個不好的習(xí)慣
夏知饋:嗯~有個可能性,我在想是不是自學(xué)時遇上困難所以只好看影片
哎呀!!夏知饋好厲害啊
嗯,我被前幾天買回來的利用資料結(jié)構(gòu)與演算法解題的書電爆了
像動態(tài)規(guī)劃(dynamic programming)導(dǎo)公式、skip list與許多沒看過的樹狀結(jié)構(gòu)等等
試了一下真的覺得理解上有些困難
萬袑衽:為什麼要買那麼難的書?
因?yàn)楸容^簡單的,看了幾題感覺就不太想買
買較難的書優(yōu)點(diǎn)就是
知道ACM解題競賽不是一蹴可幾的
萬袑衽:等等,運(yùn)用資料結(jié)構(gòu)與演算法解題
萬袑衽:與其補(bǔ)強(qiáng)演算法,不覺得針對各特例題目去理解比較務(wù)實(shí)嗎?
嗯,你說得沒錯
可是我解不出來的題目並不單只有用到特殊資料結(jié)構(gòu)的
而且我演算法也只有看過教材沒真的上過課
出於好奇心想看些課的影片或教材,看能否有些收穫(個人喜歡禾部的獲)
吳鶴以:其實(shí)可以理解成學(xué)長不太想解題,想看能不能撿現(xiàn)成的
嗯,雖然有些直接,但大概就是這樣
切入主題
中英雙字幕影片在網(wǎng)易公開課(open.163.com)
這是第一堂課的影片
Stanford的也不錯,在找排列(permutation)程式時,有看到相關(guān)影片
不過個人英文差、聽力不好,就看有字幕的了
目前的心得是
這堂課老師雖然一直很強(qiáng)調(diào)要先修機(jī)率課與具備些基礎(chǔ)數(shù)學(xué)能力
但看到63分鐘時,意外的發(fā)現(xiàn)他問的題目原則上都會
不過我英文不太行不清楚要怎麼回答
吳鶴以:哦,影片是連續(xù)80分鐘啊
吳鶴以:若是現(xiàn)場上課身體要很好、水喝少點(diǎn),不然中途得暫離陣子
像期望值就是各情況出現(xiàn)的值乘上出現(xiàn)的機(jī)率再加總,也可以說是加權(quán)平均的總和
然後等差級數(shù)、等比級數(shù)這邊比較難
呃,這邊難不是指本身很難
因?yàn)榕_灣教學(xué)比較務(wù)實(shí),用的名詞是平易近人的
等差級數(shù)就是算術(shù)級數(shù)(arithmetic series)
等比級數(shù)就是幾何級數(shù)(geometric series)
不過這邊其實(shí)回想一下
"算術(shù)幾何平均不等式"(算術(shù)平均數(shù)大於等於幾何平均數(shù))
就大概知道英文了
萬袑衽:以你的程度,至少還有看過教材,與第一堂課來說,不會的話才需要去切腹吧
夏再嚇:我發(fā)現(xiàn),學(xué)長說的部份連我都會欸
其實(shí)還有統(tǒng)計學(xué)的均勻分布啦
這邊就比較需要修先修課了
萬袑衽:不能理解,均勻分布不是必教的嗎?
吳鶴以:可是均勻分布,每個情況機(jī)率均等的那個,不是通常連題目都不屑出嗎?
吳鶴以:不過美國跟臺灣的著重點(diǎn)可能較不一樣,或者說是課程編號的著重差異
夏知饋:統(tǒng)計好像大多在考假設(shè)檢定概念、各種分配、大小樣本與查機(jī)率表
呃,祂們的先修課不是統(tǒng)計是機(jī)率啦!!
上述說的是因?yàn)槲覀兯闵坦艹錾淼?/div>
這邊統(tǒng)計、機(jī)率相關(guān)的基礎(chǔ)部分比較沒問題或者說不能有問題啊
但程式熟練度的部分可能就會有麻煩了
不過程式與其修課
不如把各校的程式設(shè)計題目做過與看別人是怎麼解的較有幫助
我是覺得在理工領(lǐng)域,呃,程式可能算電資領(lǐng)域
會解一個學(xué)校的題目、作業(yè)、實(shí)驗(yàn),就等同或超過那學(xué)校的學(xué)生了
嗯,繼續(xù)看,以後有心得的話再新增!!
第一堂還沒看完的說
這就是80分鐘的威力
其實(shí)裡面有段關(guān)於寫程式的話還蠻有意思的
寫程式要到一定水準(zhǔn),就兩年內(nèi)每天寫程式
但寫程式要有所突破的話
可以選擇十年內(nèi)每天寫程式,或?qū)懗淌絻赡旮尢醚菟惴?/div>
雖然這段是較不具實(shí)質(zhì)生產(chǎn)
有些像精神喊話的部份
第二堂課的重點(diǎn)
個人感覺是沒唸computer science真是太好了
可以避開理論部分
等比(幾何)級數(shù)公式推導(dǎo)(太久了也許會忘記需要複習(xí)下)
還有樹(tree)的概念
高度準(zhǔn)確來說應(yīng)該是log ? (n+1)
也許是+1被省了,還是祂們算樹的高度是從0開始算,這邊不太清楚
還有像葉(leaf)節(jié)點(diǎn),葉節(jié)點(diǎn)就是底下沒分支的節(jié)點(diǎn)
感覺上演算法這堂課的先修課不只機(jī)率
應(yīng)該還有資料結(jié)構(gòu)或離散數(shù)學(xué)
因?yàn)檎n堂上沒特別講解概念
反正大概懂就好了
想加強(qiáng)的是程式部分,理論就草草看過
以後發(fā)現(xiàn)需要補(bǔ)強(qiáng)時再回過頭來看
引用網(wǎng)址：http://www.jamesdambrosio.com/TrackBack.php?sn=3214345
相關(guān)創(chuàng)作
同標(biāo)籤作品搜尋：公開課 |open course
留言 共 1 篇留言
李兒諳 ：
看網(wǎng)易公開課的評論後才注意到
老師是誰可能可以關(guān)注下
關(guān)於長頭髮的教授是Erik Demaine
查了一下資料,維基百科上居然有名字
雖然沒有中文翻譯
但他居然是1981年生的!!
若對這數(shù)字沒什麼概念的話
簡單來說他今年才滿35歲(2/28生日)
14歲的時候就在加拿大拿到學(xué)士學(xué)位
20歲(2001)的時候拿到博士(PhD)學(xué)位
並破記錄成為最年輕的麻省理工學(xué)院的老師
2011年成為教授
是麻省理工學(xué)院科學(xué)與人工智慧實(shí)驗(yàn)室中 計算理論 組 的成員
學(xué)術(shù)貢獻(xiàn)大多看不懂
看起來是離散數(shù)學(xué)、資料結(jié)構(gòu)相關(guān)的
其中Hinged dissection與計算摺紙(origami,折り紙)、摺紙數(shù)學(xué)領(lǐng)域看起來有些相似
曾出現(xiàn)在美國紀(jì)錄片 Between the Folds 講摺紙藝術(shù)相關(guān)的影片
http://www.tudou.com/programs/view/MYz6wqN6iHA
主要出現(xiàn)在44:20秒之後
嗯,英文聽不太懂
不過有出現(xiàn)他父親,好像也是藝術(shù)家
回過頭來看另一位老師
Charles E. Leiserson
第三堂課為什麼會談到VLSI佈局如何讓面積更有效利用呢?
原因可能是那位老師的論文主題就是Area-Efficient VLSI Computation
維基百科同樣也有Charles E. Leiserson條目
會教演算法大概是因?yàn)槭恰堆菟惴▽?dǎo)論》一書的作者之一
(科普一下,許多國家的大學(xué)都有自己的出版社,臺灣比較特殊)
附帶一提
Charles E. Leiserson是孔祥重與Jon Bentley的學(xué)生
孔祥重是臺灣清大數(shù)學(xué)系,卡內(nèi)基梅隆大學(xué)博士
嗯,其實(shí)不太清楚,只是看到中文名字有些訝異
天下雜誌有他的相關(guān)介紹
大概就這樣
我英文還是不太行
06-08 17:57
我要留言 提醒：您尚未登入，請先
登入 再留言
送出 0 喜歡 ★y541258 可決定是否刪除您的留言，請勿發(fā)表違反站規(guī)文字。
前一篇：似乎找到想用一生來做的事...
回創(chuàng)作列表 回頂端
後一篇：6/9,知乎所教我的事情 ...
創(chuàng)作內(nèi)容
網(wǎng)易公開課-MIT演算法中英雙字幕 觀後雜感(留言更新些課堂講者資訊)
單機(jī)版網(wǎng)頁遊戲系列相關(guān) (21)
