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
111-1
學分
2
學分
當期課號
132602
永久課號
BEBP20001
開課單位
生醫光電研究所
授課教師
吳育德
校區
陽明
類別
選修
上課時間表
| 節 | 週四 |
|---|---|
7 15:30–16:20 | 機器學習基礎數學:機率與最佳化方法 YL404 2 節連堂 |
8 16:30–17:20 |
* 根據陽明交大上課時間表所列
概述
本課程將介紹機器學習與深度學習需要的數學基礎,課程分兩部分,第一部分是機率,第二部分是最佳化方法。
先修科目
微積分與基本程式語言能力Matlab或Python (本學期全部線上同步上課,無實體授課)
教學方式
考慮雙校區同學修讀和疫情影響,本學期全部同步線上授課,無實體授課
評分方式
本學期有八次作業,最佳化部分是程式作業,每次作業佔總分五分 共40% 一次期中考 30% 一次期末考 30%
週次計畫
| 週次 | 主題 |
|---|---|
| 第 1 週 | 機器學習基礎數學課程介紹 |
| 第 2 週 | Introduction to Probability |
| 第 3 週 | Single Random Variable and Probability Distribution I |
| 第 4 週 | Single Random Variable and Probability Distribution II |
| 第 5 週 | Probability Distributions for More than One Random Variable |
| 第 6 週 | A measure of Information |
| 第 7 週 | Vector Spaces, Normed,and Inner Products Spaces |
| 第 8 週 | 期中考 |
| 第 9 週 | Unconstrained Optimization |
| 第 10 週 | Conjugate gradient |
| 第 11 週 | Optimization with equality Constraints |
| 第 12 週 | Optimization with inequality Constraints I |
| 第 13 週 | Optimization with inequality Constraints II |
| 第 14 週 | Linear Programming |
| 第 15 週 | Linear Modelling A Maximum Likelihood Approach |
| 第 16 週 | 機器學習應用 |
| 第 17 週 | 綜合複習 |
| 第 18 週 | 期末考 |
教科書
1.Probability and Random Processes with Applications to Signal Processing Henry Stark. John W. Woods. 2002, 3rd https://dl.icdst.org/pdfs/files3/3d400cb31c820c223d570eae9f595080.pdf 2.Anc_u, Mircea - Practical Optimization with MATLAB-Cambridge Scholars Publishing (2019) 3.Marc Peter Deisenroth, A. Aldo Faisal, Cheng Soon Ong, Mathematics for Machine Learning-Cambridge University Press (2020)
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