課程名稱 |
機器學習應用概論 Introductory Applied Machine Learning |
開課學期 |
100-1 |
授課對象 |
生物資源暨農學院 生物機電工程學系 |
授課教師 |
郭彥甫 |
課號 |
BME5120 |
課程識別碼 |
631 U1580 |
班次 |
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學分 |
3 |
全/半年 |
半年 |
必/選修 |
選修 |
上課時間 |
星期一5,6,7(12:20~15:10) |
上課地點 |
知207 |
備註 |
總人數上限:60人 |
Ceiba 課程網頁 |
http://ceiba.ntu.edu.tw/1001IAML |
課程簡介影片 |
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核心能力關聯 |
本課程尚未建立核心能力關連 |
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 |
本課程是一門概論課程,旨在介紹主要機器學習演算法,提供各種方法的概觀。課程內容涵蓋機器學習基本概念與其演算法之使用。本課程將會包含一個專題實作,期望將所學之理論加以應用。課程主題包括:
1. Regression and overfitting
2. Principal component analysis
3. Support vector machine
4. Decision tree learning
5. Artificial neural networks
6. Genetic algorithms
7. Clustering
8. Applications of Machine Learning |
課程目標 |
賦予學生對現代機器學習技術的基本觀念、其運作原理與效能,並配合專案實作,讓學生熟悉機器學習的實際運用。 |
課程要求 |
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預期每週課後學習時數 |
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Office Hours |
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指定閱讀 |
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參考書目 |
1. C. Bishop. 2007. Pattern Recognition and Machine Learning. Springer.
2. T. Mitchell. 1997. Machine Learning. McGraw-Hill
3. Hastie, Tibshirani, and Friedman. 2009. Elements of Statistical Learning, 2nd Ed. Springer.
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評量方式 (僅供參考) |
No. |
項目 |
百分比 |
說明 |
1. |
Homework assignments |
35% |
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2. |
Midterm exam |
15% |
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3. |
Final exam |
15% |
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4. |
Final project |
35% |
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週次 |
日期 |
單元主題 |
第2週 |
9/19 |
Introduction |
第3週 |
9/26 |
Linear regression |
第4週 |
10/03 |
PCA and PCR |
第6週 |
10/17 |
Overfitting |
第7週 |
10/24 |
Project proposal presentation and report |
第8週 |
10/31 |
Support vector machine |
第9週 |
11/07 |
Support vector machine (Cont'd) |
第10週 |
11/14 |
Decision tree |
第11週 |
11/21 |
Mid-term exam |
第12週 |
11/28 |
Project midterm presentation and report |
第13週 |
12/05 |
Decision tree (Cont'd) |
第14週 |
12/12 |
Artificial neural network |
第15週 |
12/19 |
K-mean |
第16週 |
12/26 |
LDA&GDA |
第17週 |
1/02 |
Bayes rule |
第18週 |
1/09 |
Project presentation and report |