8/24 – 9/18

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 9/7 – 9/21
  • 逾期加退選 9/21 – 9/24
選課資源

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應用多變量分析與機械學習

Applied Multivariate Analysis and Machine Learning

學期
109-1
學分
0 學分
當期課號
5804
永久課號
IED5180
開課單位
教育研究所
授課教師
吳俊育
校區
光復
類別
選修
上課時間表
週一
5
13:20–14:10
應用多變量分析與機械學習
HA220(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

With the Project-based Learning, there are four major goals of this course: to understand the concepts related to Multivariate Analysis/Machine Learning; to be able to specify your own models and analyze the data using one of the Stat. programs; to be able to interpret the statistical findings to lay persons. We will be using the R program to perform the analyses.

先修科目

Students are expected to have basic knowledge on ANOVA, and Multiple Regression. Students who have not taken the required courses (e.g. Adv. Stats, IED 5895) have to meet with me before they register for this course.

備註

無備註

教學方式

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評分方式

40% Homework 20% Term project and final presentation 10% Class presentation 10% In-class and Facebook club participation 20% Computer Lab and Experiments of multi-modal behavioral and psychological data collection.

課程大綱

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週次計畫
週次主題
第 1 週Syllabus & Why Study Multivariate Analysis and Machine Learning in Substantive Research?
第 2 週Unsupervised ML & Cluster Analysis
第 3 週Unsupervised ML & CA
第 4 週Multivariate Analysis of Variance
第 5 週MANOVA
第 6 週Association Analysis & Canonical Correlation Analysis
第 7 週AA & CCA
第 8 週Supervised ML: Descriptive Discriminant Analysis, RF, SVM, Logistic Regression, NN
第 9 週Supervised ML
第 10 週Principle Component Analysis
第 11 週PCA
第 12 週Exploratory Factor Analysis
第 13 週EFA
第 14 週Computer Lab, Experiment and Term project Q&A
第 15 週Term project Q&A
第 16 週Term project Presentation
教科書

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Office Hours
地點
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時間
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聯絡方式
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