推 KindWei: 推推原po很可愛的心得 XD 下次開的希望可以比較有系統一 08/12 19:15
→ KindWei: 點，如果從頭到尾跟我一樣想擺爛 (加分題都沒寫、報告亂 08/12 19:15
→ KindWei: 做)，可能會分數爛一點但還算可以，佐榕作業我錯一堆還 08/12 19:15
→ KindWei: 給分，最後拿 A- 08/12 19:15
※ 本文是否可提供臺大同學轉作其他非營利用途？（須保留原作者 ID）
（是／否／其他條件）：是
哪一學年度修課： 108-2
ψ 授課教師 (若為多人合授請寫開課教師，以方便收錄)
（按照教學順序）潘建興、謝叔蓉、顏佐榕
都是中研院統計所的老師，於是潘潘在中研院有疫情時直接被ban，用錄影上課。
顏佐榕每次上課會彷彿忘記自己已經自我介紹N遍一樣，一臉憨憨地說「大家
好，我是中研院統計所的顏佐榕」（拉襯衫）
λ 開課系所與授課對象 (是否為必修或通識課 / 內容是否與某些背景相關)
應用數學科學研究所／資料科學學位學程
δ 課程大概內容
現代最佳化演算法，如：GA、SA、PSO、ACO...etc
統計與機械學習，如：Ridge、Lasso...etc
建議要會一點程式（MATLAB、Python、R），微積分跟線性代數還可以
Ω 私心推薦指數(以五分計)
推薦給時間很多、喜歡在痛苦中學習，想增加學期歐趴難度的勇者：
★★★★★
η 上課用書(影印講義或是指定教科書)
講義電子檔們。
潘潘有說他的內容從某本磚頭書出來的，非常不建議大家去看
μ 上課方式(投影片、團體討論、老師教學風格)
都是投影片跟五速嘴，但是同樣是五速嘴，
接近人話程度是潘潘>佐榕>>>>>>>>>叔蓉
然後潘潘很討厭遲到，要自己注意。
佐榕會提早很多時間放人，快樂。
σ 評分方式(給分甜嗎？是紮實分？)
理論值：
潘潘（33%）：
1.65% 出席
14.85% 作業
16.5% 期末大作業
叔蓉（34%）：
有作業跟期末報告，比重我忘了
佐榕（33%）：
20% 作業（佐榕大放送）
10% 期末大作業
3% 出席
實際值：
我三小都沒做就A+。
好啦開玩笑的寫報告寫到快死掉。
ρ 考題型式、作業方式
沒有考試，都是作業與報告。
潘潘跟佐榕的作業（與期末大報告）都是引導式，主要就是用作業的方式，
帶你理解上課內容，只是潘潘的比較有挑戰性，也會有額外加分題，
你很閒可以寫，潘潘四次作業我只寫了三次的加分題。
佐榕的作業就過份快樂，相信一般人可以輕輕鬆鬆拿到那20%。
其中潘潘的作業因為是現代最佳化的關係，題幹本身非常快樂，比如說
最佳化如何以最短路徑走遍南港小七這種題目。
（Traveling Salesman Problem）
叔蓉的作業應該是直接使用某本統計與機械學習的習題，老實說我自己
覺得有點難QQ
叔蓉的期末報告是基因與治療癌症藥物反應的classifier的問題，
然而data dimension很大，還嚴重imbalanced，所以很難。
ω 其它(是否注重出席率？如果為外系選修，需先有什麼基礎較好嗎？老師個性？
加簽習慣？嚴禁遲到等…)
潘潘很討厭遲到，重要的事情要說第二遍。
基礎的部份上面有講，個人覺得最好也要會一點統計，我自己是沒有這類
數學基礎啦。
Ψ 總結
覺得三位老師教的東西還是有重疊的部份，就當複習吧。
很適合喜歡挑戰刺激的同學。
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※ 編輯: YanbinCao (140.109.103.227 臺灣), 08/07/2020 13:53:52