課程名稱 |
統計學習 Statistical Learning |
開課學期 |
109-1 |
授課對象 |
生物資源暨農學院 生物統計學組 |
授課教師 |
邱春火 |
課號 |
Agron5097 |
課程識別碼 |
621 U7040 |
班次 |
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學分 |
3.0 |
全/半年 |
半年 |
必/選修 |
選修 |
上課時間 |
星期四6,7,8(13:20~16:20) |
上課地點 |
農藝112 |
備註 |
先修課程: 統計學 限學士班三年級以上 總人數上限:30人 |
Ceiba 課程網頁 |
http://ceiba.ntu.edu.tw/1091Agron5097_ |
課程簡介影片 |
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核心能力關聯 |
核心能力與課程規劃關聯圖 |
課程大綱
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為確保您我的權利,請尊重智慧財產權及不得非法影印
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課程概述 |
隨著各行各業“大數據”相關問題的激增,統計學習已成為許多科學領域(如:行銷,經濟,農業,生態學…等等)的一個非常熱門的研究方法。統計學習是利用統計建模去理解複雜數據集的一門學問,同時也是結合統計理論架構與計算機科學實務方法的一項工具。 |
課程目標 |
幫助修課同學了解統計學習相關方法的理論架構,並具備分析資料的實務操作能力。
課程大綱(中英文):
主要包含五個部分:
1.預測問題的相關統計方法:
a.Simple/multiple linear regression, Ridge regression, Lasso regression
b.polynomial regression, regression spline, smooth spline, generalized additive model。
2.分類問題的相關統計方法:
K-Nearest Neighbors, Logistic regression, Linear Discriminant Analysis, Quadratic Discriminant Analysis。
3.決策樹相關方法:
Decision tree, regression tree, classification tree, Bagging, Random forests, Boosting.
4.支持向量機 (Support Vector Machines)
5.非監督式學習:clustering approaches. |
課程要求 |
統計學(必要),線性模型(建議)
課程內容會採用R軟體進行演練。
成績評量方式(中英文):
作業60% (以利用程式語言分析資料為主) 及 期末報告40%
Homework (real data analysis for each topic) 60%, final report and presentation 40% |
預期每週課後學習時數 |
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Office Hours |
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指定閱讀 |
待補 |
參考書目 |
An Introduction to Statistical Learning: With Applications in R (2017) James, Gareth. Witten, Daniela. Hastie, Trevor. Tibshirani, Robert |
評量方式 (僅供參考) |
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週次 |
日期 |
單元主題 |
第1週 |
9/17 |
Introduction and
Random sample vs. Big data |
第2週 |
9/24 |
Statistical learning and
Bias vs. Variance |
第3週 |
10/01 |
放假 |
第4週 |
10/08 |
linear regression 1 |
第5週 |
10/15 |
linear regression II |
第6週 |
10/22 |
Classification |
第7週 |
10/29 |
Resampling Methods |
第8週 |
11/05 |
Linear Model Selection and Regularization I |
第10週 |
11/19 |
Linear Model Selection and Regularization II: ridge and Lasso
Linear Model Selection and Regularization III: PCA and PLS |
第11週 |
11/26 |
Beyond linearity |
第12週 |
12/03 |
Tree-based methods |
第13週 |
12/10 |
SVM |
第14週 |
12/17 |
PCA and Cluster |
第15週 |
12/24 |
oral presentation I |
第16週 |
12/31 |
oral presentation II |
第17週 |
1/07 |
oral presentation III |
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