※ 本文是否可提供臺大同學轉作其他非營利用途？（須保留原作者 ID） （是／否／其他條件）：是 哪一學年度修課： 108-2 ψ 授課教師 (若為多人合授請寫開課教師，以方便收錄) （按照教學順序）潘建興、謝叔蓉、顏佐榕 都是中研院統計所的老師，於是潘潘在中研院有疫情時直接被ban，用錄影上課。 顏佐榕每次上課會彷彿忘記自己已經自我介紹N遍一樣，一臉憨憨地說「大家 好，我是中研院統計所的顏佐榕」（拉襯衫） λ 開課系所與授課對象 (是否為必修或通識課 / 內容是否與某些背景相關) 應用數學科學研究所／資料科學學位學程 δ 課程大概內容 現代最佳化演算法，如：GA、SA、PSO、ACO...etc 統計與機械學習，如：Ridge、Lasso...etc 建議要會一點程式（MATLAB、Python、R），微積分跟線性代數還可以 Ω 私心推薦指數(以五分計) 推薦給時間很多、喜歡在痛苦中學習，想增加學期歐趴難度的勇者： ★★★★★ η 上課用書(影印講義或是指定教科書) 講義電子檔們。 潘潘有說他的內容從某本磚頭書出來的，非常不建議大家去看 μ 上課方式(投影片、團體討論、老師教學風格) 都是投影片跟五速嘴，但是同樣是五速嘴， 接近人話程度是潘潘>佐榕>>>>>>>>>叔蓉 然後潘潘很討厭遲到，要自己注意。 佐榕會提早很多時間放人，快樂。 σ 評分方式(給分甜嗎？是紮實分？) 理論值： 潘潘（33%）： 1.65% 出席 14.85% 作業 16.5% 期末大作業 叔蓉（34%）： 有作業跟期末報告，比重我忘了 佐榕（33%）： 20% 作業（佐榕大放送） 10% 期末大作業 3% 出席 實際值： 我三小都沒做就A+。 好啦開玩笑的寫報告寫到快死掉。 ρ 考題型式、作業方式 沒有考試，都是作業與報告。 潘潘跟佐榕的作業（與期末大報告）都是引導式，主要就是用作業的方式， 帶你理解上課內容，只是潘潘的比較有挑戰性，也會有額外加分題， 你很閒可以寫，潘潘四次作業我只寫了三次的加分題。 佐榕的作業就過份快樂，相信一般人可以輕輕鬆鬆拿到那20%。 其中潘潘的作業因為是現代最佳化的關係，題幹本身非常快樂，比如說 最佳化如何以最短路徑走遍南港小七這種題目。 （Traveling Salesman Problem） 叔蓉的作業應該是直接使用某本統計與機械學習的習題，老實說我自己 覺得有點難QQ 叔蓉的期末報告是基因與治療癌症藥物反應的classifier的問題， 然而data dimension很大，還嚴重imbalanced，所以很難。 ω 其它(是否注重出席率？如果為外系選修，需先有什麼基礎較好嗎？老師個性？ 加簽習慣？嚴禁遲到等…) 潘潘很討厭遲到，重要的事情要說第二遍。 基礎的部份上面有講，個人覺得最好也要會一點統計，我自己是沒有這類 數學基礎啦。 Ψ 總結 覺得三位老師教的東西還是有重疊的部份，就當複習吧。 很適合喜歡挑戰刺激的同學。 --

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