圖形識別概論
Introduction to Pattern Recognition
學期
106-2
學分
3
學分
當期課號
1182
永久課號
DCP1149
開課單位
資訊工程學系
授課教師
林志青
校區
光復
類別
選修
上課時間表
| 節 | 週一 | 週四 |
|---|---|---|
2 09:00–09:50 | 圖形識別概論 ED102 | |
5 13:20–14:10 | 圖形識別概論 ED102 2 節連堂 | |
6 14:20–15:10 |
* 根據陽明交大上課時間表所列
概述
資料之分類判別(classification and clustering of data). e.g.依身高體重判別男女
先修科目
無先修科目, 但第2周 有用到一點點高中機率裡 的 條件機率(conditional probability), 所以要知道何謂條件機率.(e.g. 30% of population are poor men, 20% are rich men, 28% are poor women, 22% are rich women. Now, if we focus on men only, then the conditional probability of a man to be rich is .....)
教學方式
The teacher will teach the chapters one by one.
評分方式
Midterm Exam 40%, Final Exam 40%, homework 20%
週次計畫
| 週次 | 主題 |
|---|---|
| 第 1 週 | Introduction, two basic clustering methods(用來將資料分k群) |
| 第 2 週 | Theory of classification (分類之理論依據) |
| 第 3 週 | Estimate unknown pdf, using nearest neighbour rule to classify data(將新到資料分類) |
| 第 4 週 | lineasr classifier(classifier 是分類器: 用來將新到之資料執行分類) |
| 第 5 週 | linear classifier |
| 第 6 週 | non-linear classifier(用來處理linear classifier 無法分類之資料) |
| 第 7 週 | non-linear classifier |
| 第 8 週 | non-linear classifier |
| 第 9 週 | midterm exam and explanation |
| 第 10 週 | feature selction (分類時, 身高重要?還是 體重重要?), hypothesis testing |
| 第 11 週 | feature selction, Measures based on Scatter Matrices |
| 第 12 週 | feature generation (身高 體重合成BMI 指數) |
| 第 13 週 | feature generation |
| 第 14 週 | Evaluation of Classification design(分類器出廠前之評估) |
| 第 15 週 | other topics in classification |
| 第 16 週 | clustering |
| 第 17 週 | cluster validity: how many clusters are there? |
| 第 18 週 | final exam |
教科書
Pattern Recognition, by S. Theodoridis and K.Koutroumbas, 4th edition, 2009, Elsevier (Academic Press)
Office Hours
- 地點
- EC240
- 時間
- 1G , 4G
- 聯絡方式
- jclin@cs.nctu.edu.tw