暑假来实验室的时候一位学长语重心长地跟我说：“别选英文的机器学习，选中文的。”
后来，到选课的时候，因为我们必须要修一门纯英文课。对于我们计算机科学与技术方向来说，就是Machine Learning、Distributed System and Parallel Computing和Fundamentals of Image Analysis选一门上。图像分析基础是肯定选中文的上，然后我不知道为什么很排斥分布式系统，所以就硬着头皮选了Machine Learning，心想就是英文授课，应该教的不难吧。
选课的那天我还去问师兄问同学，商量讨论，当我意识到应该选英文分布式（听说很水）和中文机器学习（也比较水）的时候已经很晚了，班级报满了。
所以，我只能为当初的盲目不听劝买单。很多时候，我在做选择时，即使有人一直在告诉我别这样做，但是我还是跟着自己的内心一如既往地走下去了。可能，这就是自己的执着吧。舍友都是中文的机器学习，只有我是英文的，下面开始详细展示这门课难的几个方面。
一、纯英文授课
PPT纯英文，老师讲课纯英文。我们如果上课不认真听，很难跟得上，而且有些不熟悉的单词根本听不懂，所以上课很考验英语听力水平。我的听力只能说一般般，上课确实很吃力。
二、纯英文提问
上课10分钟就已经随机提问15个人这样了，一共两节课加起来90分钟，可以算算看有多少人被喊起来回答问题。而且还会上台推导公式，回答还必须纯英文的哦。这考验的是英语口语。
三、纯英文考试
如果你以为上面够难的话，那还太早了，最难的还在后头，纯英文考试，没错，题目纯英文，作答纯英文。就问你刺不刺激。
四、课堂作业
每节课最后会留10分钟左右的时间让我们完成一个作业，有一节课是把数据集的特征带到假设函数里面进行计算，然后计算损失函数。基本上都是PPT上的题目。然后提交，下课。
五、课后作业
没想到吧，课后还有作业，机器学习让你感受到的只有快乐，Machine Learning就真的是难过了。
六、大作业
是不是认为有考试已经很难了，no，no，no，还有大作业。六选一，分组完成的大作业。还好我们抽中的不是很难，可能老师也考虑已经有考试了，大作业就没有设置特别难了。但是要上台讲啊。
