105年第2學期-6192 高維度資料分析 課程資訊
評分方式
| 評分項目 | 配分比例 | 說明 |
|---|---|---|
| 作業 | 30 | |
| 學期研究報告(Term paper) | 40 | 大型資料分析或程式建立(software development) |
| 論文選讀報告 | 30 |
選課分析
本課程名額為 70人，已有6 人選讀，尚餘名額64人。
登入後可進行最愛課程追蹤 [按此登入]。
教育目標
學習多變量降維方法於統計實務的應用分析。本課程介紹多個創新的統計降維方法(例如:分段逆迴歸法(Sliced Inverse Regression)、主要黑森定向法(principal Hessian Directions)等)，用以達到資料縮減(data reduction)的目的，並且應用至大量資料集。
A Tentative Course Outline :
Week 1 : 迴歸分析之維度縮減；主成份分析 (PCA)
Week 2-3 : 分段逆迴歸法 (SIR)
Week 4-5 : 設限迴歸 (censored regression)
Week 6-7 : 主要黑森定向法 (PHD)
Week 8 : 多變項反應變數迴歸：Most Predictable Variables
Week 9 : 期中報告
Week 10-11 : 泛函資料分析 (functional data analysis)
Week 12-13 : 大p小n之變數選取
Week 14: 最小平均變異估計法：MAVE
Week 15-17: 其他多變量方法: LASSO
Week 18 : 期末報告
課程資訊
基本資料
選修課，學分數：0-3
上課時間：三/6,7,8[M438]
修課班級：統計碩博1,統計碩博1
修課年級：年級以上
選課備註：
教師與教學助理
授課教師：呂恒輝
大班TA或教學助理：尚無資料
Office HourOffice hours: Tue. 11:10-12:00、Wed. 11:10-12:00、Thurs. 11:10-12:00, or by appointment.
Classroom: M438.
授課大綱
授課大綱：開啟授課大綱(授課計畫表)
(開在新視窗)
參考書目
No textbook. Lecture notes and selected papers will be available.
開課紀錄
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