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課程名稱 |
標型辨認
PATTERN RECOGNITION |
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開課學期 |
98-1 |
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授課對象 |
電機資訊學院 電信工程學研究所 |
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授課教師 |
鄭士康 |
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課號 |
EE7004 |
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課程識別碼 |
921 M1340 |
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班次 |
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學分 |
3 |
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全/半年 |
半年 |
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必/選修 |
選修 |
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上課時間 |
星期五6,7,8(13:20~16:20) |
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上課地點 |
電二102 |
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備註 |
總人數上限：50人 |
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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 |
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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 |
Introduction
Bayesian Decision Theory
Maximum-Likelihood and Bayesian Parameter Estimation
Nonparametric Techniques
Linear Discriminant Functions
Multilayer Neural Networks
Nonmetric Methods
Algorithm-Independent Machine Learning
Unsupervised Learning and Clustering |
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課程目標 |
引領學生了解標型辨認之理論與應用 |
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課程要求 |
預修課程: 微積分, 機率, 線性代數
成績評量: 學期成績計算由甲,乙兩方案分別計算,取其較優者為其學期成績. 甲方案:五次作業每次作業6%, 期中期末考各20%, 期末專題發表及書面報告各15%. 乙方案:五次作業每次作業4%, 期中期末考各25%, 期末專題發表及書面報告各15%. |
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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 |
教科書: R. O. Duda, P. E. Hart, and D. G. Stork, Pattern Classification, John Wiley & Sons, 2001.
參考書目 D. O. Stork and E. Yom-Tov, Computer Manual in MATLAB to Accompany Pattern Classification, 2nd ed., John Wiley & Sons, 2004.
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評量方式
(僅供參考) |
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