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
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資料探勘

Data Mining

學期
114-2
學分
3 學分
當期課號
535703
永久課號
CSDS30009
開課單位
資訊工程學系智慧健康照護跨域學程、醫學系智慧健康照護跨域學程、人工智慧技術與應用碩士學位學程、資訊工程學系金融科技跨域學程、數據科學與工程研究所碩士班、多媒體工程研究所、資訊管理與財務金融學系金融科技跨域學程、資通安全碩士學位學程、資訊科學與工程研究所、智能系統研究所、護理學系智慧健康照護跨域學程、資訊安全研究所、國際資訊碩士班、資訊學院博士班、網路工程研究所
授課教師
丁羅邦芸
校區
光復
類別
選修
上課時間表
週四
5
13:20–14:10
資料探勘
ED301(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

This course introduces the basic principles and modern techniques of data mining, covering real-world applications and implementation techniques. Paper discussions and project implementation are also included to help build foundational knowledge.

先修科目

Machine Learning, Artificial Intelligence, Data Structure, Python Programming

備註

無備註

教學方式

The course is mainly taught using lecture slides, with assignments and a project for hands-on practice. Students will also read and present research papers to better understand model design thinking.

評分方式

3 assignments、1 group project、2 paper presentation/discussion Assignments:40% Group Project:35% Paper Presentation/Discussion:25% (No exam)

課程大綱
  • Data Mining Overview

    1. Basic concepts and background of data mining 2. KDD process 3. Application study

  • Data Preprocessing & Model Evaluation

    1. Feature engineering 2. Cross-validation 3. Performance Metrics 4. Overfitting / Underfitting

  • Association Rules & Frequent Patterns

    1. Association Rule Mining 2. Apriori Algorithm, FP-growth

  • Supervised Learning

    1. Regression 2. Classification 3. Ensemble methods

  • Unsupervised Learning

    1. Clustering 2. Dimensionality reduction

週次計畫
週次主題
第 1 週

Introduction to This Course

第 2 週

Data Preprocessing

第 3 週

Pattern Mining

第 4 週

Supervised Learning (1/2)

第 5 週

Supervised Learning (2/2)

第 6 週

No Class (Intercollegiate activities)

第 7 週

Unsupervised Learning (1/2)

第 8 週

Unsupervised Learning (2/2)

第 9 週

Semi-Supervised Learning

第 10 週

Paper Presentation

第 11 週

Paper Presentation

第 12 週

Fundamentals of Reinforcement Learning

第 13 週

Recommender System

第 14 週

Time Series Analysis

第 15 週

Data Mining with Large Language Models

第 16 週

Project Presentation

教科書

1. Jiawei Han, Jian Pei, and Hanghang Tong. Data Mining: Concepts and Techniques, 4th Edition. Morgan Kaufmann Publishers 2023. 2. Pang-Ning Tan, Michael Steinbach, and Vipin Kumar. Introduction to data mining. Pearson Education India, 2016.

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地點
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時間
by appointment
聯絡方式
by e-mail: lpyting@nycu.edu.tw