機器學習
Machine Learning
| 節 | 週二 |
|---|---|
6 14:20–15:10 | 機器學習 CM224 3 節連堂 |
7 15:30–16:20 | |
8 16:30–17:20 |
* 根據陽明交大上課時間表所列
機器學習課程目標為使修課學生運用先備相關知識及實作能力,將數據進行人工智慧演算法分析;因此,本課程將從數據預處理談起,接續介紹分類、關聯、類聚演算法、異常檢測以及其相關之統計假設檢驗,俾予無論取自IoT資料、開放資料或自行收集資料集,皆可運用本課程講授的方法進行資料分析及數據探勘。
嵌入式系統應用相關實作能力
無備註
e3 website
作業及實驗(各取5次記錄)40、 期中考試35、 期末專題實作、口頭與書面報告30;修課總分至多取100分。
教師未提供此項資料
| 週次 | 主題 |
|---|---|
| 第 1 週 | Chap 1 Introduction 2/23(二) |
| 第 2 週 | Chap 2 Data Python IDE installation and Related Setting 3/2(二) |
| 第 3 週 | Chap 2 Data Python Library Tools Preparation and Data Exploration Lab 3/9(二) |
| 第 4 週 | Chap 3 Classification: Basic Concepts and Techniques Data Pre-processing Lab 3/16(二) |
| 第 5 週 | Chap 3 Classification: Basic Concepts and Techniques 3/25(四) |
| 第 6 週 | ML_Lab #1 4/1(四) |
| 第 7 週 | 110/4/6 Vacation ML_Lab #2 4/8(四) |
| 第 8 週 | Chap 4 Association Analysis: Basic Concepts and Algorithms 4/15(四) |
| 第 9 週 | Chap 4 Association Analysis: Basic Concepts and Algorithms Chap 5 Cluster Analysis: Basic Concepts and Algorithms 4/22(四) |
| 第 10 週 | Chap 5 Cluster Analysis: Basic Concepts and Algorithms 4/29(四) |
| 第 11 週 | Review & HW-2 discussion 5/6(四) |
| 第 12 週 | Midterm Examination 5/13(四) |
| 第 13 週 | Examination Discussion Project Topics Explanation 5/18(二) |
| 第 14 週 | Rule-based Classifier Naïve Bayes Classifier Baysian network Classifier Nearest Neighbor Classifiers 5/25(二) |
| 第 15 週 | Artificial Neural Networks Lnear Regression Deep Learning Support Vector Machine 6/1(二) |
| 第 16 週 | Final Project Implementation 6/8(二) |
| 第 17 週 | Final Project Implementation 6/15(二) |
| 第 18 週 | Final Project Oral and Written Report 6/22(二) |
Introduce to Data Mining, Pan-Ning Tan, Michael Steinbach, Anuj Karpatne, Vipin Kumar, Global Ed., Pearson Publisher
- 地點
- CM326
- 時間
- Tue 34
- 聯絡方式
- 57781