| 課程代碼 |
20M10W01
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| 課程中文名稱 |
統計模型與應用
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| 課程英文名稱 |
Statistical Modeling and Applications
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| 學分數 |
3.0
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| 必選修 |
選修
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| 開課班級 |
博研電機一甲,博電機國際一甲,碩研電機一甲,碩電機國際一甲
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| 任課教師 |
陳有圳
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| 選課人數 |
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| 上課教室(時間) |
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週一
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第2節
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(A302)
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週一
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第3節
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(A302)
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週一
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第4節
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(A302)
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| 課程時數 |
3
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| 實習時數 |
0
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| 授課語言 |
1.英語
◎全程外語教學
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| 輔導考證 |
無
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| 課程概述 |
Pattern recognition has its origins in engineering, whereas machine learning grew out of computer science. In particular, Bayesian methods have grown from a specialist niche to become mainstream, while graphical models have emerged as a general framework for describing and applying probabilistic models. Also, the practical applicability of Bayesian methods has been greatly enhanced through the development of a range of approximate inference algorithms such as variational Bayes and expectation propagation. Similarly, new models based on kernels have had significant impact on both
algorithms and applications.
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| 先修科目或預備能力 |
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課程學習目標與核心能力之對應
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| 編號 | 中文課程學習目標 | 英文課程學習目標 |
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1
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Introduction
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2
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Bayesian decision theory
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3
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Linear models for regression and classification
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4
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Neural networks
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5
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Kernel methods
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6
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Graphical models
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| 就業力培養目標 |
此門課程無設定權重值
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| 中文課程大綱 |
1. 簡介
2. 拜氏決策理論
3. 線性模型於回歸與分類
4. 類神經網路
5. 核心方法
6. 圖形模型
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| 英/日文課程大綱 |
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| 課程進度表 |
1. 簡介
2. 拜氏決策理論
3. 線性模型於回歸與分類
4. 類神經網路
5. 核心方法
6. 圖形模型
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| 課程融入SDGs |
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| 期考調查 |
| 期中考(第9週)考試方式 |
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| 期末考(第18週)考試方式 |
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| 其他週考試考試週次與方式 |
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| 教學方式與評量方式 |
| 課程學習目標 | 教學方式 | 評量方式 |
| Introduction |
課堂講授
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實作
（
平時
）
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| Bayesian decision theory |
課堂講授
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實作
（
平時
）
實作
（
期中
）
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| Linear models for regression and classification |
課堂講授
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實作
（
平時
）
實作
（
期中
）
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| Neural networks |
課堂講授
|
實作
（
平時
）
實作
（
期末
）
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| Kernel methods |
課堂講授
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實作
（
平時
）
實作
（
期末
）
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| Graphical models |
課堂講授
|
實作
（
平時
）
實作
（
期末
）
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| 指定用書 |
| 書名 |
Pattern Recognition
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| 作者 |
Sergios Theodoridis
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| 書局 |
Academic Press
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| 年份 |
2009
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| 國際標準書號(ISBN) |
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| 版本 |
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請同學遵守智慧財產權觀念，使用正版教科書，不得不法影印、下載及散布，以免觸犯智慧財產權相關法令
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| 參考書籍 |
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| 教學軟體 |
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| 課程規範 |
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