| 週次 |
授課內容 |
| 第1週 |
課程簡介 |
| 第2週 |
Sage軟體與Python實作環境介紹 |
| 第3週 |
基礎程式設計
|
| 第4週 |
基礎程式設計 |
| 第5週 |
數據科學基礎數學與Python實作一 |
| 第6週 |
數據科學基礎數學與Python實作二 |
| 第7週 |
機器學習演算法應用一:K-Nearest Neighbor(KNN) |
| 第8週 |
機器學習演算法應用二:K-means clustering(k-means) |
| 第9週 |
機器學習演算法應用三:Support vector machine(SVM) |
| 第10週 |
機器學習演算法應用四:Principal component analysis(PCA) |
| 第11週 |
機器學習演算法應用五:Linear and polynomial regressions |
| 第12週 |
機器學習演算法應用六:Logistic regression |
| 第13週 |
機器學習演算法應用七:Decision tree |
| 第14週 |
解方程組演算法應用一:Euclidean algorithm |
| 第15週 |
解方程組演算法應用二:Gaussian elimination |
| 第16週 |
解方程組演算法應用三:Groebner bases |
| 第17週 |
最佳化演算法應用:lagrange multiplier |
| 第18週 |
期末小組報告 |