107年第2學期-6194 高維度資料分析 課程資訊

9/27起之上課方式

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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5 人選讀,尚餘名額65人。

授課教師

呂恒輝

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 : 超高維之變數選取 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

參考書目

No textbook. Lecture notes and selected papers will be available.