機器學習基礎數學:機率與最佳化方法
Mathematics in machine learning: probability and optimization methods
學期
108-1
學分
3
學分
當期課號
A583
永久課號
B1418
開課單位
生醫光電暨奈米科學學士學位學程(與生命科學院合辦)
授課教師
吳育德、王柏山
校區
陽明
類別
選修
上課時間表
| 節 | 週一 |
|---|---|
7 15:30–16:20 | 機器學習基礎數學:機率與最佳化方法 YL403 3 節連堂 |
8 16:30–17:20 | |
9 17:30–18:20 |
* 根據陽明交大上課時間表所列
週次計畫
| 週次 | 主題 |
|---|---|
| 第 1 週 | Introduction to machine learning |
| 第 2 週 | Introduction to probability |
| 第 3 週 | Single random variable and probability distribution |
| 第 4 週 | Conditional distribution and function of random variable |
| 第 5 週 | Probability distributions for more than one Random Variable |
| 第 6 週 | Maximum Likelihood, Bayesian parameter estimation, MAP estimation, Gaussian discriminant analysis |
| 第 7 週 | A measure of Information |
| 第 8 週 | Vector spaces, normed, and inner products spaces |
| 第 9 週 | Midterm exam |
| 第 10 週 | linear regression and classification |
| 第 11 週 | Unconstrained optimization |
| 第 12 週 | Conjugate gradient method |
| 第 13 週 | Optimization with Constraints |
| 第 14 週 | Principal component analysis and Independent component analysis |
| 第 15 週 | Linear discriminant analysis |
| 第 16 週 | Nonlinear Programming |
| 第 17 週 | Support vector machine |
| 第 18 週 | Final exam |