共 7 篇帖子来源、1 条评论区补充 · 更新 2026-07-28
课程概况
选课建议
- cs5489偏实验，如果python掌握不太熟练的朋友比较推荐
帖子来源
- CityU Msc Computer Science选课2
CS5489 Machine Learning: Algorithms and Applications
分数构成：toturial，assignment，midterm，final，project
SemA比较难的一门课，内容涵盖机器学习方法，神经网络等等。tutorial每节课后都有，每次耗费半小时到三小时不等
assignment共两个
project和assignment类似。assignment按照要求做就会有高分，几乎都是tutorial中做过的，不需要太多创新
midterm和final都难，需要对课里的概念和应用理解透彻，但考察原理和开放题很少（比如问GAN的结构和原理，课上会讲）。教授语速也比较快，内容多。学期最后几节课神经网络尤其难，好在final也就考一道题。（readingweek一共6天，这门课复习了4天，复习起来有点煎熬）
虽然这门课很难，但是我感觉是很有用的一门课，和semB的nlp，data mining一样可以扩展知识广度，学完我感觉大受裨益。
- CityU CS SEMB
CS5489 Machine Learning:Algorit &Apns
属于是没上5487，但上了5489。antoni老师没讲几节课，基本都是马老师，课程有录播，tutorial没有。课程分为ML和DL两部分，ML讲的更多一些。课程不涉及太多数学方面的推导（老师课上反复强调），但考试有公式的书写，更偏应用和广度的涉猎。有期中、小组作业和个人作业（都是打kaggle） 。让带cheatsheet，但只能一张。感觉考试挺难，自己没学精，考的十分无力。（这门课竟然是DS分流的课，非常神奇，5487就不是）
- Cityu cs semb成绩+学分转换提醒
cs5489偏实验，如果python掌握不太熟练的朋友比较推荐。
苯人之所以会上这么多课，完全因为phd入学时不知道可以学分转换（实验室第一个phd的痛）等到入学认识了系里其他同学，才了解这个操作，可惜那时候学分转换已经结束（只有开学才可以）
在此提醒25fall入学的phd同学，开学时一定问sgs具体的学分转换流程，我记得需要填表格以及写自己对应上过的课程的课程大纲
课程大纲描述的时候记得搜索cityu这门课的大纲，对照写的像一些，容易transfer通过（我的血泪总结！！！
- Cityu cs semB 课程测评
3.CS5489 Machine Learning: Algorithms and Application
10*tutorial10%+2*assignment20%+project30%+midterm10%+final30%
作业答案网上都有，期中试卷已上传。期末至少考了30%期中的内容，RBF核，朴素贝叶斯，GAN与梯度消失，RANSAC, transformer等，难度不大就是内容多，啥都想考一点，怀疑是不是换出题老师了，出卷都不按套路出了，还是5487简单些。
- 🇭🇰CityU CS SemB选课
CS5489 Machine Learning: algorithms and applications
很好的一门课，和5487相比偏应用，数学基础弱但想学机器学习可以冲。成绩构成是十次tutorial两次个人作业小组项目期中考试期末考试。workload比较大，但绝对值得学费，课程内容非常丰富，考试无法突击，建议一定要好好学的一门课
- CityU MSc CS选课攻略，港城计算机选课
CS5489 Machine Learning: Algorithms and Applications
- 港城市26fall新增网络安全专业
CS5489 Machine Learning: Algorithms and Applications
评论区补充
- CityU Msc Computer Science选课2
CS5489 非考研党 高数三件套都差不多忘完了 学起来会不会很困难