英文名稱: Machine Learning ;
授課目的: 本課程主要探討如何在高維度、大量或複雜資料中,利用機率及統計方法來發展不同的演算法,藉此分析、推測、分類與發掘資料中隱藏的有用資訊,以建構機器的學習能力。
授課內容涵蓋基本概念、學理、算法和應用實例,主要著重在觀念背後的數學推導以及如何將原理轉化為實用演算方法,另介紹如何運用程式語言(如MATLAB、Python等)來實現機器學習的演算法。
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教學模式: 演講與討論:每週 3小時
課堂講授、程式練習、案例討論與期末專題指導
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學分數:3;
成績計算方式: 平常考核:10%、作業練習:30%
期中筆試:30%、期末專題:30%
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開課教師: 胡懷祖 教授 (hthu@niu.edu.tw);
授課目的: 本課程主要探討如何在高維度、大量或複雜資料中,利用機率及統計方法來發展不同的演算法,藉此分析、推測、分類與發掘資料中隱藏的有用資訊,以建構機器的學習能力。
授課內容涵蓋基本概念、學理、算法和應用實例,主要著重在觀念背後的數學推導以及如何將原理轉化為實用演算方法,另介紹如何運用程式語言(如MATLAB、Python等)來實現機器學習的演算法。
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教學模式: 演講與討論:每週 3小時
課堂講授、程式練習、案例討論與期末專題指導
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學分數:3;
成績計算方式: 平常考核:10%、作業練習:30%
期中筆試:30%、期末專題:30%
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開課教師: 胡懷祖 教授 (hthu@niu.edu.tw);
- 教師: 胡 懷祖