機器學習基礎數學:機率與最佳化方法
Mathematics in machine learning: probability and optimization methods
| 節 | 週一 |
|---|---|
7 15:30–16:20 | 機器學習基礎數學:機率與最佳化方法 YL403（陽明） 3 節連堂 |
8 16:30–17:20 | |
9 17:30–18:20 |
* 根據陽明交大上課時間表所列
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無備註
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| 週次 | 主題 |
|---|---|
| 第 1 週 | Introduction to machine learning 2019/09/09 |
| 第 2 週 | Introduction to probability 2019/09/16 |
| 第 3 週 | Single random variable and probability distribution 2019/09/23 |
| 第 4 週 | Conditional distribution and function of random variable 2019/09/30 |
| 第 5 週 | Probability distributions for more than one Random Variable 2019/10/07 |
| 第 6 週 | Maximum Likelihood, Bayesian parameter estimation, MAP estimation, Gaussian discriminant analysis 2019/10/14 |
| 第 7 週 | A measure of Information 2019/10/21 |
| 第 8 週 | Vector spaces, normed, and inner products spaces 2019/10/28 |
| 第 9 週 | Midterm exam 2019/11/04 |
| 第 10 週 | linear regression and classification 2019/11/11 |
| 第 11 週 | Unconstrained optimization 2019/11/18 |
| 第 12 週 | Conjugate gradient method 2019/11/25 |
| 第 13 週 | Optimization with Constraints 2019/12/02 |
| 第 14 週 | Principal component analysis and Independent component analysis 2019/12/09 |
| 第 15 週 | Linear discriminant analysis 2019/12/16 |
| 第 16 週 | Nonlinear Programming 2019/12/23 |
| 第 17 週 | Support vector machine 2019/12/30 |
| 第 18 週 | Final exam 2020/01/06 |
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