機器學習導論

Introduction to Machine Learning

學期

113-2

學分

3 學分

當期課號

515166

永久課號

EEEC20105

開課單位

電機工程學系

授課教師

江孟芬

校區

光復

類別

選修

上課時間表

節	週四
2 09:00–09:50	機器學習導論 ED303 3 節連堂
3 10:10–11:00
4 11:10–12:00

* 根據陽明交大上課時間表所列

概述

本課程全面介紹機器學習的基本概念與方法論,內容涵蓋: (i) 機器學習的基本原理,例如偏差-方差理論 (bias-variance theory)。 (ii) 非監督式學習方法,如分群分析 (clustering) 、關聯規則挖掘 (association rule mining) 、異常檢測 (anomaly detection) 及主成分分析 (Principal Component Analysis); (iii) 監督式學習技術,包括決策樹 (decision trees)、回歸分析 (regression)、支持向量機 (support vector machines) 及神經網絡 (neural networks); (iv) 集成學習,包括袋裝集成 (Bagging Ensemble) 、提升集成 (Boosting Ensemble)

先修科目

Probability, Programming

評分方式

• Three Individual Assignments: 40% • Midterm Exam: 20% • Final Exam: 40%

課程大綱

機器學習技術
非監督式學習 Unsupervised Learning
監督式學習 Supervised Learning
集成學習 Ensemble Learning
進階機器學習 Advanced Machine Learning Topics

週次計畫

週次	主題
第 1 週	Introduction to Machine Learning
第 2 週	Fundamentals of Machine Learning
第 3 週	Unsupervised Learning (I): Association Rule
第 4 週	Unsupervised Learning (II): Clustering
第 5 週	Unsupervised Learning (III): Anomaly Detection [HW1 Due: AR]
第 6 週	Supervised Learning (I): Decision Tree / Instance-based Learning
第 7 週	Supervised Learning (II): Logistic Regression
第 8 週	Supervised Learning (III): Bayesian Learning
第 9 週	Supervised Learning (IV): Soft- and Hard-margin SVMs [HW2 Due: LR / Bayesian Learning]
第 10 週	Supervised Learning (V): Kernelized SVMs [Midterm Exam (1hr)]
第 11 週	Supervised Learning (VI): Artificial Neural Network
第 12 週	Supervised Learning (VII): Artificial Neural Network
第 13 週	Supervised Learning (VIII): Graph Neural Network
第 14 週	Ensemble Learning [HW3 Due: SVM / ANN]
第 15 週	Advanced Machine Learning Topics: Knowledge Representation Learning
第 16 週	Revisit [Final Exam (2hrs)]

教科書

• Mitchell, T. M. (1997). Machine learning. New York: McGraw-Hill. • Han, J., Kamber, M., & Pei, J. (2014). Data Mining (3rd Revised ed.). Morgan Kaufmann Publishers. (Online via library) • Bishop, C. M. (2006). Pattern Recognition and Machine Learning (1st ed. 2006. Corr. 2nd printing 2011). New York, NY: Springer-Verlag New York Inc. • Tan, P.-N., Steinbach, M., & Kumar, V. (2019). Introduction to data mining (2nd ed). Boston: Pearson Education Limited.

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