[由] 上課隨筆

隨手記錄一下上課的心得。

CS 人跟 ECON 人，思考方式的差別在上課時就能察覺。舉例如下：

1) 為何要用 logistic regression？
ECON: 這樣值域才會在 01 之間，符合機率的定義。
CS: 微分好算（？）。

2) 條件分佈，為何要設定為常態分配？
ECON: 誰會相信樣本真的是常態分配！課本的例子啦！
CS: MLE 很好算（？）

3) 講解證明：
ECON: 注重直觀，常常畫圖輔助。
CS: 直接就跳過／用硬塞的方式教證明。是那種雖然讀起來知道的確是個證明，但讀完後對定理本身的理解沒有幫助。
MATH: 同 ECON，但會有美感（？）上的要求。

4) 課程目標：
ECON: 教觀念，重啟發。希望同學學了之後，未來能在做延伸。
CS: 教工具箱，重實用。希望同學學了之後能馬上應用。（上課學的這些演算法和模型雖然很基本，但有幾個效果奇佳，像是可以做簡單的手寫辨識。）

5) CS 強調如何計算（好像是廢話 XD ）。上課除了提如何估計，常常還會順帶講解演算法的複雜度；ECON 偶爾會提到。

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Quarter vs Semester ( UCSD vs UW-Madison ）

現在的感覺是，quarter涵蓋的內容不會比 semester 少，但常常跳過細部的內容。不像 semester 會手把手地一步步帶學生，quarter 比較像是在上課給大方向講重點，剩下的讓學生自行閱讀，或是直接出在作業上。

像我們這一學期的計量，總共有十個星期，前六個由 Brendon 講（測度）機率，後四由 Graham講統計。Brendon 上課時間專注講機率論的內容，而至於 Casella & Berger 中諸如條件機率等像大學部的內容，就直接出在作業和考試裡，上課完全不提。Graham 更猛，一堂課從
sufficient statistics 、Bayesian / loss function 一路講到MLE 和 Method of Moments / GMM，根本爆氣XD