| 課程與核心能力關聯配比(%) |
課程目標之教學方法與評量方法 |
| 課程目標 |
核心能力 |
配比(%) |
教學方法 |
評量方法 |
| The objective of course is to equip students with basic knowledge and computer skills required for data analysis. |
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| 授課內容(單元名稱與內容、習作/每週授課、考試進度-共16週加自主學習) |
| 週次 |
授課內容 |
| 第1週 |
Regression tree |
| 第2週 |
Regression tree |
| 第3週 |
Bagged trees |
| 第4週 |
Random forest (RF) |
| 第5週 |
Ordinal RF |
| 第6週 |
Generalized linear model (GLM) |
| 第7週 |
Kernel basis expansion |
| 第8週 |
Support vector machine (SVM) |
| 第9週 |
Smoothing splines |
| 第10週 |
Additive model |
| 第11週 |
Generalized linear model (GAM) |
| 第12週 |
Tree with recursive feature elimination (RFE) |
| 第13週 |
RF with REF |
| 第14週 |
GAM with REF |
| 第15週 |
Final report |
| 第16週 |
Final report |
自主學習
內容 |
02.閱覽產業及學術相關多媒體資料
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| 學習評量方式 |
1. Attendance and homework assignments: 45%
2. Final report: 45%
3. Self-learning: 10%
The grade system is tentative and subject to modification.
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| 教科書＆參考書目(書名、作者、書局、代理商、說明) |
| The Elements of Statistical Learning by Trevor Hastie, Robert Tibshirani and Jerome Friedman |
| 課程教材（教師個人網址請列在本校內之網址） |
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| 課程輔導時間 |
| 3:10 PM-4:00 PM or by appointment |
| 聯合國全球永續發展目標(連結網址) |
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