※ [本文轉錄自 neoneon 信箱] 作者: [email protected] ("愛宕有機奈米負離子貓") 標題: [心得] 周志成 智慧型資料分析 時間: Sun Jul 10 12:11:17 2016 作者: newbreeze (好想耍廢) 看板: NCTU-Teacher 標題: [心得] 周志成 智慧型資料分析 時間: 2013/07/25 Thu 16:56:55 （按Ctrl+v 預覽，稍微修一下版面，可讓你這篇文章更專業喔^^） ⊕課名⊕ 智慧型資料分析 ▲教授▲ 周志成 ★修課年度★（請加註開課單位 如:大三通識、XX系選修、XX所） 101-2 電控所 ￡教了什麼￡（課程大概內容。或是額外學會了什麼東西。） 各式各樣的分類法, 前半學期大部分是線性的資料分析, 後半會講非線性的資料分析 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 ◆上課方式◆（投影片、團體討論、老師教學風格） 一切都以投影片為主 老師會在學期初就把所有的投影片放到E3上 大部分時間都是順著投影片的內容在講述(投影片老師每年都會做修改) 有時候需要另外推導的部分會另外用板書列式子說明 比較不那麼直覺或是可能不是每個人都學過的部分 老師會舉例子類比說明 有時候會畫圖輔助講解 考前會講解考古題的題目 ▼考試作業▼ 考試: 期中考*1 期末考*1 大概就是整學期要教的內容分成兩半考 (學期初也會直接在E3丟給大家歷年考古題) 作業: 這學期作業總共有6次還7次 (隔有點久..有點忘了...) 每次作業會包含手寫證明跟MATLAB程式作業(除了最後一次沒有程式作業) 證明部分大概就是推導一些投影片上沒有推導過程的式子(有些還滿需要思考的) (ps. 去問老師的話 會給滿多提示的XD ) MATLAB程式作業的部分 幾乎都是實作上課教的分類法(丟給你一筆資料去跑各種分類法) 然後做完後要寫結報(不看source code) ￥其他￥（是否注重出席率or嚴禁遲到？需要的基礎？） 不重視出席率 不重視遲到 需要線性代數,機率 然後有一點統計背景(沒有也沒差 因為我沒修過統計) 有寫過matlab者佳 (不會也沒差,因為我也是修了這堂課才第一次寫matlab code,但至少要會寫C) ￠最後想說的話￠ 我是大三修的,感覺稍微有點吃力 (可能因為對線性代數的基礎不夠扎實也第一次寫matlab code) 老師線代超強,所以這門課大部分都是走一個線性代數的路線 上課說明還滿清楚的,有跟著進度走應該不會太難 原本想說大三去修會不會有點越級打怪然後死得很難看 但後來最後成績沒有想像的可怕(但應該是有調過的分數) btw,有點刺激的一點是分數是默默地直接送到教務處(不是公告中喔...) ＆誰適合修這門課＆ 想要學習分析資料的方法的人 至少會寫C,修過線代/機率 的人 -- ※ Origin: 交大次世代(bs2.to) ◆ From: 112-104-163-128.adsl.dynamic.seed.net.tw 推 tream：其實教得不錯 內容也滿簡單有趣的 07/25 20:44 推 leaven：老師很努力把難度調低了XD 07/26 00:49 → newbreeze：期末拿考卷看到大家分數的平均分布....XD 07/26 09:27 推 dandy：推薦這篇文章 07/26 10:02 推 Kilroy：推薦這篇文章 07/27 21:15 推 freepluse：推薦這篇文章 08/14 17:30 推 sharvel：原po卷姐~ 09/09 20:27

※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc) ※ 轉錄者: neoneon (106.105.175.48), 07/12/2016 03:32:45