NTUST ET5229701 應用於光學設計實務之機器學習 The Machine Learning of Practical Optical Desing

上課進度

日期	進度	連結
2019/02/19	介紹Python3基本語法跟觀念	https://paper.dropbox.com/doc/ML-20190219-6Hg4VCokD61vwWCRkZFXj
2019/02/26	資料預處理	https://paper.dropbox.com/doc/ML-20190226-KnOFDG4dwwAf7tB4s1jvC
2019/03/05	簡單/多項線性回歸	https://paper.dropbox.com/doc/ML-20190305-vEi1HmHIdzTUYrd8nhUuG
2019/03/12	多元線性回歸	https://paper.dropbox.com/doc/ML-20190312-lgHhzez5pRQRyuLebwQGF
2019/03/19	分類(邏輯回歸、支持向量機(SVM))	https://paper.dropbox.com/doc/ML-20190319-26IHGqIWU6zY7NL7ffgEW
2019/03/26	分類(核函數支持向量機、樸素貝葉斯)	https://paper.dropbox.com/doc/ML-20190326-W91D5wkQdZL4L9lpSuFXx
2019/04/09	分類(決策樹與隨機森林)	https://paper.dropbox.com/doc/ML-20190409-UmJcetBFgmD9trpX9XRXx
2019/04/16	期中考
2019/04/23	集群(K-Mean), 關聯規則學習	https://paper.dropbox.com/doc/ML-20190423-c4qLmpWeE1czbYupP3VKD
2019/04/30	降維(PCA, Kernel PCA), 模型評估(K-Fold)	https://paper.dropbox.com/doc/ML-20190430-otKP0n5iuKkmldMs4rmpV
2019/05/07	隨機選擇與置信區間	https://paper.dropbox.com/doc/ML-20190507-pV4baqYlaeXsLGEwPumld
2019/05/14	業師演講
2019/05/21	湯普森抽樣與人工神經網路	https://paper.dropbox.com/doc/ML-20190521-fm7XqL98GioRZ6Oj4Rub0
2019/05/28	人工神經網路與模型選擇	https://paper.dropbox.com/doc/ML-20190528-rpVJjuoeAy5ggcwhM2Yks
2019/06/04	模型選擇與捲積神經網路	https://paper.dropbox.com/doc/ML-20190604-uAUsRE0n468Zc76I4gxYd
2019/06/11	期末考
2019/06/18	自然語言處理	https://paper.dropbox.com/doc/ML-20190618-ruyvKZ1TOPVoyMkrwDpdt