共 8 篇帖子来源、8 条评论区补充 · 更新 2026-07-28
课程概况
选课建议
- 作业做的人真的想鼠，但是不得不说，确实是学得最多的一门课，希望老师手下留情吧
- 这门课会挂人，不推荐；老师捞人了
- 总结：cs5187必选，cs5487没想象的难，三门必修考前突击拿B还是没问题的
- cs5487和cs6491偏理论，如果是做理论推导方向的朋友比较推荐
- CS5487 ML理论：25级学期 A 变成了ML实践，但形式应该还是Atoni大佬+新老师，听着费劲的可以去开小灶 -> B站白板推导
帖子来源
- CityU CS PhD第一年课程评估（3节必修）
CS5487 Machine Learning: Principles & Practice
10个problem sets，2个programming assignments，1个course project（2人组队，也可以自己一个人，如果想拿好分数需要做pre），1个mid（单面cheatsheet），1个final（双面cheatsheet）
需要有比较好的概率论&线代的基础，不然学起来会相当痛苦
这节课的workload真的超级无敌大，还好都是soft due，在4月下旬结算之前全部写完就行
但确实好好啃下来也会很有收获，某种意义上也属于收获和痛苦成正比的课
但老师的字写得实在有点难以辨认、、、
能做完problem set的全部题就肯定能拿很好的分数啦，不过真的特别多题，敬佩能写完的人（）
个人体感是学这节课之前可以先接触一下优化那节课，有一些和优化相关的内容，学过优化理解起来应该会轻松点
在小红书的Quinn老师有分享5487和6491里面的PS和tut solutions，老师们中间是不会发solutions的，所以推荐大家去参考Quinn老师的去做做题然后辅助理解
- Cityu cs semA 课程测评
5.CS5487 机器学习
9*theory assignment10%+2*programming assignment20%+midterm10%（一张单面手写）+project30%+final30%（一张手写双面a4cheatpaper）
作业都可以迟交，而且答案github上都有，project题目自拟，也可以自己一个人不用合作。midterm考的是MLE,MAP,Bayesian estimation三道大题，得分情况见p3，final考的是EM,BDR,Adaptive SVM,Kernel perceptron四道大题，看了往年题好像翻来覆去都是这几个考点，我就考前花了一天把这几个考点的problem set的解法流程全写在cheat paper上了，考试都用上了，这门课虽然没有完全学懂，但是拿分还是挺简单的。
总结：cs5187必选，cs5487没想象的难，三门必修考前突击拿B还是没问题的。多多利用github，coursehero，gpt，找个时间我会把我收集到的往年题等资料上传到github。github链接请移步下一个帖子。
- CityU CS 选课血泪史1⃣
CS5487 Machine Learning: Principles and Practice
这一年上过的最难的课，不过也是我觉得最值学费的课，除了难以外没有任何缺点，略有遗憾的是后半学期的老师不是 Antoni，上了一节课之后就再也没上过
Antoni 的英语应该是我上过课的所有老师中最标准的，语速会稍快，但是录课能完全听懂，所以完全不用担心
每节课会以一个引例开始，循序渐进地深入其背后的数学原理，手把手带着大家推导每一个公式，每一个细节都不会放过
听不懂会觉得他在讲天书，听懂了就会觉得 Antoni yyds，因为他真的想把你教会（本科阶段的课堂已经杀死了我对上课的向往，懂的都懂）
作业要花很多时间，具体难度可以参考 @Quinn 大大的帖子，在此借机给大佬磕一个 Orz
project 的 topic 可以自己定，范围很广，也可以选默认项目（难度尚可）
考试会出几道大题，每道大题下面有几道小题，纯数学，没有一点水分，好在考试占比不是很高，考差了也不会太影响最后得分，期末只考了后半学期的内容
- cityu ee 课程测评续
5.CS5487 机器学习，这门课真的很难，和博士一起上课，ds， cs，数学，ee多个院一起。是从底层数学推导不同机器学习算法。没有ppt，老师会在课上板书。每周都有作业，有时候感觉是一题都不会，这门课花的时间最多，需要有较好的数学基础，机器学习理论基础。可以B站上参考下机器学习白板推导。当然我也看有人评价，专注底层逻辑收获很大。
EE院也有一门机器学习，看大家反馈偏应用，好上手。更推荐这个。
最后建议大家选课时结合自己的基础，兴趣，职业方向：例如通信本科的同学，无线通信等会好上手一点。MIT的同学还要注意培养方案里有多媒体课。
于我而言，我选的这些课全部都是基于我的兴趣，方向的。会学得吃力点，最后的绩点不高。这些都是有预判的。
如果想拿distinction,除了努力学习，课程上就要多搭配一些自己有把握的科目呢。
- CityUHK CS PhD QE 2026 个人分享
CS5487比往年QE出的稍微复杂一些
考了 Estimation for a Categorical Dis-tribution with a Dirichlet Prior，知识点大概集中在前面4章
和Problem set和midterm做过的模式基本相同，log-likelihood，MLE，posterior distribution，MAP，以及对结果的一些解释
经提醒隐藏了今年考过具体题目帖
- 港城计算机 CityU CS 学期A & ST 选课
CS5487 ML理论：25级学期 A 变成了ML实践，但形式应该还是Atoni大佬+新老师，听着费劲的可以去开小灶 -> B站白板推导。
- CityU CS出分
CS5487还不错，可惜是我的选修课
开学让选两门核心课和一门选修课
因为怕5487学不会就选到了选修课里
现在就是后悔想把它变成核心课
- Cityu cs semb成绩+学分转换提醒
cs5487和cs6491偏理论，如果是做理论推导方向的朋友比较推荐
评论区补充
- Cityu cs semA 课程测评
cs5487虽然说作业都有答案，然后考试基本上从题库里出，但是还是需要花时间的。guided study 就是联系老师做个小课题，然后线上答辩，轻松应该还是guided study轻松一些
- 香港城市大学CS5487浅浅吐槽
赞同...期末和期中感觉不是一个难度的 期末题问题集上也都有但是根本没时间也不会把所有都做完 同时感恩xhs的学姐不然我真作业也写不出来 编程作业也难难的。。
- CityU CS出分
内容偏数学，平时任务挺繁重的每周有作业，定期做编程和project然后学习内容的话感觉也挺难的。
- 香港城市大学CS5487浅浅吐槽
这个课其实就是b站的白板推导 毕竟都是prml的体系数学也没很难主要是要熟悉那个套路
- 香港城市大学CS5487浅浅吐槽
录播下载不了，不过b站的白板机器学习难度我觉得和这门课差不多，但会讲的更多一些
- 香港城市大学CS5487浅浅吐槽
作业做的人真的想鼠，但是不得不说，确实是学得最多的一门课，希望老师手下留情吧
- CS5487学习经历与未来的选课建议
就算是考试的题都在我的cheat sheet上面最后都没有抄完感觉时间太紧了
- 从夯到拉锐评港城莞cs课程推荐度
还有个cs5487 凯哥的ml，和ds一起上的，考试前直接说原题夯爆了