國立中興大學教學大綱

課程名稱	(中) 應用數學方法(一)(6595)
	(Eng.) Methods of Applied Mathematics (I)
開課單位	應數系
課程類別	選修			學分	3	授課教師	陳齊康
選課單位	應數系 / 碩士班			授課使用語言	中文	英文/EMI		開課學期	1141
課程簡述	The course covers the statistical learning methods for data analysis
先修課程名稱								課程含自主學習	Y

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
To understand the statistical learning methods and acquire the skills of data analysis using R.	1.數學專業思維與邏輯推理知識 7.外文文獻研討	50 50	講授	口頭報告 出席狀況 作業 書面報告
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 Using R language 第2週 Using R language 第3週 Multivariate normal distribution 第4週 Least square (LS) regression 第5週 Maximum likelihood (ML) regression 第6週 GCV, AIC: Best subset regression 第7週 Stepwise regression 第8週 L2-norm regularized (ridge) regression (RR) 第9週 Adaptive weighted ridge regression (AWRR) 第10週 Polynomial regression; Basis function and data transformation 第11週 Ridge regression with the (spline) basis expansion 第12週 Additive model (I) with the RR 第13週 Additive model (II) with the AWRR 第14週 Smoothing spline (I) 第15週 Smoothing spline (II) 第16週 Final reports Self-learning (Additive model estimated by the backfitting algorithm) Assignment: homework problems + learning experience report Self-learning (Additive model estimated by the stagewise regression (boosting)) Assignment: homework problems + learning experience report 自主學習 內容
學習評量方式
Class attendance and homework assignments: 45% Final report: 45% Self-learning: 10% The grade system is tentative and subject to modification.
教科書＆參考書目(書名、作者、書局、代理商、說明)
The elements of statistical learning by Hastie et al. Distributed optimization and statistical learning via the alternating direction method of multipliers by Boyd et al.
課程教材（教師個人網址請列在本校內之網址）
Supplementary web resources
課程輔導時間
2:00-3:00 PM Friday
聯合國全球永續發展目標(連結網址)
04.教育品質 提供體驗課程：N

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更新日期 西元年/月/日：無	列印日期 西元年/月/日：2025 / 7 / 02
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