2 項進行中

115-1 選課時程

進行中

  • 初選第一階段 6/15 – 6/18
  • 初選第二階段 6/22 – 6/25
  • 校際選修 進行中 8/24 – 9/18
  • 初選第三階段 8/31 – 9/3
  • 開學後加退選 進行中 9/7 – 9/21
  • 逾期加退選 9/21 – 9/24
選課資源

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機器學習

Machine Learning

學期
111-2
學分
0 學分
當期課號
535302
永久課號
EECN30134
開課單位
電控工程研究所
授課教師
林顯易
校區
光復
類別
選修
上課時間表
週一
5
13:20–14:10
機器學習
EE206(光復)
3 節連堂
6
14:20–15:10
7
15:30–16:20

* 根據陽明交大上課時間表所列

概述

In this course, to enable students to understand the application of machine learning and the theoretical background of machine learning and evaluate how to use appropriate algorithms in practical examples. Topics cover regression analysis in data prediction, data dimensionality reduction methods in data feature extraction, and neural network-like methods in data classification.

先修科目

Linear algebra, probability, fundamental calculus, programming (Python, Matlab, Tensorflow, etc.), optimization EECN30124), highly recommended!

備註

無備註

教學方式

TA: Satrio Sanjaya (sanjaya.sanjaya5@gmail.com)

評分方式

Four homework assignments 20% Mid-term exam 30% Final exam 30% Final project 20%

課程大綱

教師未提供此項資料

週次計畫
週次主題
第 1 週

Intro & probability & optimization & scikit learn

2023-02-13(一)
第 2 週

No class

2023-02-20(一)
第 3 週

Holiday

2023-02-27(一)
第 4 週

Fundamentals of ML

2023-03-06(一)
第 5 週

Parametric methods

2023-03-13(一)
第 6 週

Regression

2023-03-20(一)
第 7 週

Dimension reduction

2023-03-27(一)
第 8 週

Clustering

2023-04-03(一)
第 9 週

Mid-term

2023-04-10(一)
第 10 週

Logistic regression & Decision Tree

2023-04-17(一)
第 11 週

Kernel machines

2023-04-24(一)
第 12 週

Neural Networks

2023-05-01(一)
第 13 週

Hidden Markov Models

2023-05-08(一)
第 14 週

Ensemble methods

2023-05-15(一)
第 15 週

Reinforcement learning

2023-05-22(一)
第 16 週

Introduction to Scikit-Learn

2023-05-29(一)
第 17 週

Final exam

2023-06-05(一)
第 18 週

2023-06-12(一)
教科書

1. E. Alpaydin (2004). Introduction to machine learning. Cambridge, MA: MIT Press. 2. Mehryar Mohri, Afshin Rostamizadeh, and Ameet Talwalkar. Foundations of machine learning. MIT press, 2018. 3. C. Bishop "Pattern Recognition and Machine Learning (Information Science and Statistics), 1st edn. 2006. corr. 2nd printing edn." (2007). 4. Sergios Theodoridis (2015). Machine Learning: A Bayesian and Optimization Perspective. Elsevier Ltd. 5. Sebastian Raschka (2015), Python machine learning. Packt publishing ltd.

Office Hours
地點
EE749
時間
Monday, 11am-12pm
聯絡方式
Tel: 03-5712121 ext54345 or Email: sofin@nycu.edu.tw