資料分析與機器學習
Data analysis and machine learning
學期
113-1
學分
0
學分
當期課號
520018
永久課號
XDEP20009
開課單位
學士後電子與光子學士學位學程
授課教師
杜岳錡
校區
光復
類別
必修
上課時間表
| 節 | 週三 |
|---|---|
5 13:20–14:10 | 資料分析與機器學習 SC162（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
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先修科目
Python、線性代數、統計學
備註
無備註
教學方式
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評分方式
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課程大綱
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週次計畫
| 週次 | 主題 |
|---|---|
| 第 1 週 | 資料科學簡介與Pandas基礎 |
| 第 2 週 | 資料科學簡介與Pandas基礎 |
| 第 3 週 | 資料探索性分析 |
| 第 4 週 | 資料轉換與重塑 |
| 第 5 週 | 處理類別資料 |
| 第 6 週 | 資料視覺化 |
| 第 7 週 | 特徵選擇與提取:ANOVA、Chi-Square Test 、Mutual information |
| 第 8 週 | 期中考 |
| 第 9 週 | 監督式學習:線性回歸、梯度下降、正則化 |
| 第 10 週 | 監督式學習:羅吉斯回歸、支援向量機SVM、KNN |
| 第 11 週 | 監督式學習:羅吉斯回歸、決策樹與隨機森林、單純貝式分類器、模型性能指標 |
| 第 12 週 | 非監督式學習:PCA、SVD、NMF |
| 第 13 週 | 非監督式學習:LLE、t-SNE、k-means、GMM、DBSCAN |
| 第 14 週 | 非監督式學習: Isolation forest、OCSVM、LOF |
| 第 15 週 | 綜合案例分析 |
| 第 16 週 | 期末考 |
教科書
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Office Hours
- 地點
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- 聯絡方式
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