機器學習演算法理論基礎
Algorithmic Foundation of Machine Learning
學期
110-2
學分
3
學分
當期課號
5260
永久課號
IOC5209
開課單位
資訊科學與工程研究所
授課教師
蔡錫鈞
校區
光復
類別
選修
上課時間表
| 節 | 週二 | 週四 |
|---|---|---|
3 10:10–11:00 | 機器學習演算法理論基礎 ED202 2 節連堂 | |
4 11:10–12:00 | ||
7 15:30–16:20 | 機器學習演算法理論基礎 ED202 |
* 根據陽明交大上課時間表所列
概述
This course covers fundamental algorithms in machine learning and provides the theoretical basis needed to discuss and justify related methods.
先修科目
Algorithms, Linear algebra, Probability
教學方式
Lecture and final presentations by students.
評分方式
Midterm exam: 30% Homework: 20% Final project and report: 50%
週次計畫
| 週次 | 主題 |
|---|---|
| 第 1 週 | Introduction and PAC learning framework |
| 第 2 週 | Rademacher complexity and VC-Dimension |
| 第 3 週 | Rademacher complexity and VC-Dimension, Model selection |
| 第 4 週 | Support Vector Machines |
| 第 5 週 | Kernel Methods |
| 第 6 週 | Boosting |
| 第 7 週 | Online Learning |
| 第 8 週 | Ranking |
| 第 9 週 | Regression |
| 第 10 週 | Dimensionality Reduction |
| 第 11 週 | Learning Automata and Languages |
| 第 12 週 | Reinforcement Learning |
| 第 13 週 | Reinforcement Learning |
| 第 14 週 | Final project presentation |
| 第 15 週 | Final project presentation |
| 第 16 週 | Final project presentation |
| 第 17 週 | Final project presentation |
| 第 18 週 | Final project presentation |
教科書
Foundations of Machine Learning 2nd edition, M. Mohri, A. Rostamizadeh and A. Talwalkar
Office Hours
- 地點
- EC623
- 時間
- By appointment.
- 聯絡方式
- sctsai@nycu.edu.tw sctsai@cs.nctu.edu.tw