| 學分數 |
3
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修課時數 |
3
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開課班級 |
日間部四年制3年級 C班
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| 本課程培養學生下列知識： |
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本課程之目標在於利用機器學習技術來分析資料，讓電腦透過資料自我學習，以產生相關的商業知識。
1.知識：讓學生瞭解機器學習的重要技術。 2.技能：學生能夠運用機器學習工具來分析資料，以產生商業知識。
3.態度：培養學生嚴謹的資料分析態度，以及團隊合作精神。
1.讓學生瞭解機器學習概論。2.讓學生瞭解常用的演算法3.讓學生瞭解資料表示法。4.讓學生瞭解模型評估與參數調整。5.讓學生瞭解字分析。The goal of this course is to use machine learning techniques to analyze data and allow computers to learn through the data to generate relevant business knowledge.
1. Knowledge: Let students understand the important techniques of machine learning.
2. Skills: Students can use machine learning tools to analyze data in order to generate business knowledge.
3. Attitude: Develop students' rigorous data analysis attitude and teamwork spirit.
Description:1. Introduction to machine learning. 2. Commonly used algorithms. 3. Data representation. 4. Model evaluation and parameter adjustment. 5. Text Analysis
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| 每週授課主題 |
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第01週：資料科學簡介第02週：NumPy第03週：Pandas第04週：資料載入、儲存、與檔案格式第05週：資料清潔與準備第06週：資料整理：關聯、結合、與重塑第07週：資料彙總與群組作業第08週：Matplotlib 與繪圖第09週：期中考第10週：各類統計圖：線性圖、長條圖、散佈圖第11週：機器學習簡介第12週：Scikit-learn第13週：監督式學習簡介第14週：分類與迴歸第15週：過度擬合與擬合不足第16週：K-Nearest Neighbors第17週：線性模型第18週：期末考
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| 成績及評量方式 |
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平時作業：25%期中考1：25%期中考2：25%期末考：25%
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| 證照、國家考試及競賽關係 |
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本課程無證照、國家考試及競賽資料。
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| 主要教材 |
1.Python for Data AnalysisWes McKinneyO'Reilly (教科書)2.Introduction to Machine Learning with PythonA.C. Muller and S. GuidoO'Reilly (教科書)
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| 教師資料 |
教師網頁：http://www.cyut.edu.tw/~yltang/
E-Mail： yltang@cyut.edu.tw
Office Hour：
星期一,第5~6節,地點:T2-946;
星期二,第7~8節,地點:T2-946;
分機:4272
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