※ [本文转录自 neoneon 信箱] 作者: [email protected] ("爱宕有机奈米负离子猫") 标题: [心得] 周志成 智慧型资料分析 时间: Sun Jul 10 12:11:17 2016 作者: newbreeze (好想耍废) 看板: NCTU-Teacher 标题: [心得] 周志成 智慧型资料分析 时间: 2013/07/25 Thu 16:56:55 （按Ctrl+v 预览，稍微修一下版面，可让你这篇文章更专业喔^^） ⊕课名⊕ 智慧型资料分析 ▲教授▲ 周志成 ★修课年度★（请加注开课单位 如:大三通识、XX系选修、XX所） 101-2 电控所 ￡教了什麽￡（课程大概内容。或是额外学会了什麽东西。） 各式各样的分类法, 前半学期大部分是线性的资料分析, 後半会讲非线性的资料分析 1. Introduction 2. Bayesian decision theory 3. Univariate parametric classification 4. Univariate linear regression 5. Multivariate parametric classification 6. Multiple regression 7. Dimension reduction 8. Advanced multiple regression 9. Clustering 10. Semiparametric classificaiton 11. Nonparametric methods 12. Classification/regression trees 13. Linear discrimination 14. Multilayer networks 15. Radial basis functions ◆上课方式◆（投影片、团体讨论、老师教学风格） 一切都以投影片为主 老师会在学期初就把所有的投影片放到E3上 大部分时间都是顺着投影片的内容在讲述(投影片老师每年都会做修改) 有时候需要另外推导的部分会另外用板书列式子说明 比较不那麽直觉或是可能不是每个人都学过的部分 老师会举例子类比说明 有时候会画图辅助讲解 考前会讲解考古题的题目 ▼考试作业▼ 考试: 期中考*1 期末考*1 大概就是整学期要教的内容分成两半考 (学期初也会直接在E3丢给大家历年考古题) 作业: 这学期作业总共有6次还7次 (隔有点久..有点忘了...) 每次作业会包含手写证明跟MATLAB程式作业(除了最後一次没有程式作业) 证明部分大概就是推导一些投影片上没有推导过程的式子(有些还满需要思考的) (ps. 去问老师的话 会给满多提示的XD ) MATLAB程式作业的部分 几乎都是实作上课教的分类法(丢给你一笔资料去跑各种分类法) 然後做完後要写结报(不看source code) ￥其他￥（是否注重出席率or严禁迟到？需要的基础？） 不重视出席率 不重视迟到 需要线性代数,机率 然後有一点统计背景(没有也没差 因为我没修过统计) 有写过matlab者佳 (不会也没差,因为我也是修了这堂课才第一次写matlab code,但至少要会写C) ￠最後想说的话￠ 我是大三修的,感觉稍微有点吃力 (可能因为对线性代数的基础不够扎实也第一次写matlab code) 老师线代超强,所以这门课大部分都是走一个线性代数的路线 上课说明还满清楚的,有跟着进度走应该不会太难 原本想说大三去修会不会有点越级打怪然後死得很难看 但後来最後成绩没有想像的可怕(但应该是有调过的分数) btw,有点刺激的一点是分数是默默地直接送到教务处(不是公告中喔...) ＆谁适合修这门课＆ 想要学习分析资料的方法的人 至少会写C,修过线代/机率 的人 -- ※ Origin: 交大次世代(bs2.to) ◆ From: 112-104-163-128.adsl.dynamic.seed.net.tw 推 tream：其实教得不错 内容也满简单有趣的 07/25 20:44 推 leaven：老师很努力把难度调低了XD 07/26 00:49 → newbreeze：期末拿考卷看到大家分数的平均分布....XD 07/26 09:27 推 dandy：推荐这篇文章 07/26 10:02 推 Kilroy：推荐这篇文章 07/27 21:15 推 freepluse：推荐这篇文章 08/14 17:30 推 sharvel：原po卷姐~ 09/09 20:27

※ 发信站: 批踢踢实业坊(ptt.cc) ※ 转录者: neoneon (106.105.175.48), 07/12/2016 03:32:45