機器學習概論
課程資訊
課程名稱：（英文授課）機器學習概論
授課教師：荊宇泰、鄭昌杰
修課年度：108 上 資工系 - 選修
作業
作業都是必須 from scratch，不能使用任何已實作算法的套件 (e.g. Scikit-Learn)，實作語言不限
HW1 - Naive Bayes
練習 ML 的基礎與常見流程
- Data input
- Data visualization
- Data preprocessing
- Model Construction
- Train-Test-Split
- Results
- Comparison & Conclusion
HW2 - Decision Tree & Random Forest
實作 Decision Tree & Random Forest
HW3 - Linear Regression & Logistic Regression
Linear Regression
找到給定 data 的 best fitting line
Logistic Regression
使用 L2-norm 及 cross entropy 兩種 error 計算方式分類點
HW4 - Backpropagation
寫一個反向傳播的程式來分類點