數值分析
Numerical Method
| 節 | 週三 |
|---|---|
2 09:00–09:50 | 數值分析 YEA200（陽明） 3 節連堂 |
3 10:10–11:00 | |
4 11:10–12:00 |
* 根據陽明交大上課時間表所列
Numerical analysis is the study of numerical algorithms that attempt to find approximate solutions of problems rather than the exact ones. This course investigates computational methods in data science, which can be leveraged to improve artificial intelligent algorithms, such as equation solvers, curve fitting, optimization, machine learning, and deep learning.
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無備註
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Attendance Rate 30% Midterm Exam 30% Final Exam 40%
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| 週次 | 主題 |
|---|---|
| 第 1 週 | 1. Introduction 2. Errors 3. The Taylor series 2026-02-25(三) 時數：[2026-02-25]鄔蜀威(3.00) |
| 第 2 週 | 1. Interpolation and curve fitting 2026-03-04(三) 時數：[2026-03-04]鄔蜀威(3.00) |
| 第 3 週 | 1. Solutions of equations of one variable and simultaneous linear algebraic equations 2026-03-11(三) 時數：[2026-03-11]鄔蜀威(3.00) |
| 第 4 週 | 1. Numerical integration 2. Numerical differentiation 2026-03-18(三) 時數：[2026-03-18]鄔蜀威(3.00) |
| 第 5 週 | 1. Midterm exam 2026-03-25(三) 時數：[2026-03-25]鄔蜀威(3.00) |
| 第 6 週 | 1. Introduction to machine learning 2026-04-01(三) 時數：[2026-04-01]鄔蜀威(3.00) |
| 第 7 週 | 1. Optimization 2. Calculus of variations 2026-04-08(三) 時數：[2026-04-08]鄔蜀威(3.00) |
| 第 8 週 | 1. Algorithms of unsupervised learning 2026-04-15(三) 時數：[2026-04-15]鄔蜀威(3.00) |
| 第 9 週 | 1. Regression analysis 2026-04-22(三) 時數：[2026-04-22]鄔蜀威(3.00) |
| 第 10 週 | 1. Support vector machine 2026-04-29(三) 時數：[2026-04-29]鄔蜀威(3.00) |
| 第 11 週 | 1. Probabilistic models 2026-05-06(三) 時數：[2026-05-06]鄔蜀威(3.00) |
| 第 12 週 | 1. Decision tree 2. k-nearest neighbors algorithm 2026-05-13(三) 時數：[2026-05-13]鄔蜀威(3.00) |
| 第 13 週 | 1. Algorithms of unsupervised learning 2026-05-20(三) 時數：[2026-05-20]鄔蜀威(3.00) |
| 第 14 週 | 1. Principal component analysis 2026-05-27(三) 時數：[2026-05-27]鄔蜀威(3.00) |
| 第 15 週 | 1. Reinforcement learning 2. Monitoring and evaluation 2026-06-03(三) 時數：[2026-06-03]鄔蜀威(3.00) |
| 第 16 週 | Final Exam 2026-06-10(三) 時數：[2026-06-10]鄔蜀威(3.00) |
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