[心得] 統計學習 徐南蓉
課名：統計學習
科號：STAT505000
老師：徐南蓉
課本：
An Introduction to Statistical Learning with Applications in R, 2nd ed.,
Springer, 2021,by James, Witten, Hastie, and Tibshirani.
The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction,
2nd edition, Springer, 2009, by Hastie, Tibshirani, and Friedman.
課別：
(跨領域)數據科學學分學程/(跨領域)人工智慧與應用進階學分學程/(跨領域)人工智慧與
應用基礎學分學程/(跨領域)音樂科技與健康學分學程/數據科學(第二專長)
學分：3
涼度：★★★☆☆(滿分五星)
甜度：★★★★☆
建議先修課程：統計學、線性代數、程式設計相關課程、一台還不錯的電腦
課程內容\簡介：
◎ Linear regression
◎ Classification
◎ Nonlinear regression
◎ Model selection
◎ Tree-Based methods,Bagging,Random forest
◎ Boosting
◎ SVM
◎ Unsupervised learning
上課方式：
現場授課，但會錄製影片上傳至eeclass，而且不點名，所以可以不用特地去現場。
教材是老師自己編的講義，內容都蠻扎實的，看不懂的話才需要看課本。
程式如果沒學過也不太需要擔心，助教會額外錄關於打程式的影片，照著做至少作業都
能做出來。
給分：
- Homework:60%
- Midterm exam: 20%
- Final project: 20%
考試作業型態：
總共5次作業，每次作業都只有兩題，基本上都是用R去寫並且輸出成pdf檔上傳。
別以為兩題很輕鬆，平均每次作業至少能做到20頁以上。
期中考純筆試，書有看過一輪的話應該不會考太差，大部分都有70分以上。
期末是組隊做project，題目不限，要用學過的東西去做，然後要上台報告。
不敢報告的話就錄影報告，丟給助教就好，蠻方便的。
老師的喜好、個性：
老師超讚，人很親近，有學習上的困難基本上都能給予幫助。
給加簽嗎? 最後加退選完，修課人數並沒有滿，雖然給分甜但可能太多要學覺得太硬吧?
補充: 這門課應該算是統計所數一數二loading重的課，學的東西很多，功課也不太好寫。
有幾次作業電腦放著跑程式一個晚上可能隔天起床還沒跑完?
期末報告和最後一次作業基本上算是同時出，所以期末那周有夠忙.....
這門課還有一點值得學習的是報告能力，每組做的報告會共享給所有同學看。
如果你報告經驗很少，這門課應該多少有所幫助，了解其他人怎麼報告的。
總成績/班上排名：
成績: A-,32/57 , T分數:50.13
成績分布：不公開
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