機器學習分類專題
Machine Learning in Classification Topics
| 節 | 週二 |
|---|---|
5 13:20–14:10 | 機器學習分類專題 M301（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
此課程為機器學習之進階部分, 主要內容為介紹一些進階方法, model evaluation包含multi-classes matrics, cross-validation, oversampling, hypothesis testing, 同時程式的操作與演練也是此課程的重點之一.
1.[學士]程式設計. 2.[碩士]商業智慧分析
無備註
建議自備notebook且充好電
(a) 上課參與(15%) (b) 期中報告(35%) (c) 期末報告(50%)
教師未提供此項資料
| 週次 | 主題 |
|---|---|
| 第 1 週 | Introduction & the concepts of machine learning 2024-09-03(二) 時數：[2024-09-03]盧浩鈞(3.00) |
| 第 2 週 | Numpy, Attribute Types, and Manipulate Excel Features test, pairplot, cleaning, and normalization 2024-09-10(二) 時數：[2024-09-10]盧浩鈞(3.00) |
| 第 3 週 | Holiday 2024-09-17(二) 時數：[2024-09-17]盧浩鈞(3.00) |
| 第 4 週 | Feature Selection – Filter Approach 2024-09-24(二) 時數：[2024-09-24]盧浩鈞(3.00) |
| 第 5 週 | Feature Selection –Wrapper, or Embedded 2024-10-01(二) 時數：[2024-10-01]盧浩鈞(3.00) |
| 第 6 週 | Basic methods 1 – Decision Tree 2024-10-08(二) 時數：[2024-10-08]盧浩鈞(3.00) |
| 第 7 週 | Model Evaluation – Metrics 2024-10-15(二) 時數：[2024-10-15]盧浩鈞(3.00) |
| 第 8 週 | Model Evaluation –Cross-Validation 2024-10-22(二) 時數：[2024-10-22]盧浩鈞(3.00) |
| 第 9 週 | Model Evaluation –Oversampling Learning 2024-10-29(二) 時數：[2024-10-29]盧浩鈞(3.00) |
| 第 10 週 | 演講 1 2024-11-05(二) 時數：[2024-11-05]盧浩鈞(3.00) |
| 第 11 週 | 期中報告 2024-11-12(二) 時數：[2024-11-12]盧浩鈞(3.00) |
| 第 12 週 | Model Evaluation –Learning Curve 2024-11-19(二) 時數：[2024-11-19]盧浩鈞(3.00) |
| 第 13 週 | Model Evaluation –Hyperparameter Optimization 2024-11-26(二) 時數：[2024-11-26]盧浩鈞(3.00) |
| 第 14 週 | Basic methods – SVM 1 2024-12-03(二) 時數：[2024-12-03]盧浩鈞(3.00) |
| 第 15 週 | Model Selection - Hypothesis testing Ensemble methods – Random forest, Adaboost, or XGBoost 2024-12-10(二) 時數：[2024-12-10]盧浩鈞(3.00) |
| 第 16 週 | 期末報告 2024-12-17(二) 時數：[2024-12-17]盧浩鈞(3.00) |
1.Teaching PowerPoint materials 2.Data Mining: Concepts and Techniques 3/e, Author: J. Han and M. Kamber, 2011, Publisher: Morgan Kaufmann (台灣代理: 新月出版社)
- 地點
- M316
- 時間
- 星期三- 13:10-15:00
- 聯絡方式
- 教師未提供此項資料