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| 2009年3月17日 | Predictive Data Mining | Chapter 4.3 (Decision Tree) | 陳灝儒 | |
| 2009年3月17日 | Predictive Data Mining | Chapter 5.1 (Rule-Based Classifier) | 黃致凱 | |
| 2009年3月24日 | Predictive Data Mining | Chapter 5.3 (Bayesian Classifier) | 康惟翔 | Assignment I Due |
| 2009年3月24日 | Predictive Data Mining | Chapter 5.6 (Ensemble Methods) | 余幸娟 | |
| 2009年3月31日 | Predictive Data Mining | Chapter 5.7&5.8 (Class Imbalance Problem & Multiclass Problem) | 黃安慶 | |
| 2009年3月31日 | Predictive Data Mining | Maximum Entropy Model: http://cmm.info.nih.gov/maxent/letsgo.html | 盧柏任 | Assignment II Out |
| 2009年4月7日 | Cost-sensitive learning | Cost-Sensitive learning by cost-proportionate example weighting | 林昱宏 | |
| 2009年4月7日 | Cost-sensitive learning | Learning and evaluating classifiers under sample selection bias | 劉文港 | |
| 2009年4月14日 | Sample Selection Bias | A bayesian network framework for reject inference | 林逸農 | Project start |
| 2009年4月14日 | Sample Selection Bias | On Sample Selection Bias and Its Efficient Correction via Model Averaging and Unlabeled Examples | 江桄紘 | Assignment II Due |
| 2009年4月21日 | Association Analysis | Chapter 6.2 (Frequent Itemset Generation) | 林英傑 | |
| 2009年4月21日 | Association Analysis | Chapter 6.5&6.6 (Alternative methods for generating frequent itemsets & FP-Growth algorithms) | 林衍伶 | |
| 2009年4月28日 | Association Analysis | Chapter 7.4 (Sequential patterns) | 徐誌良, 江一杰 | Project proposal due |
| 2009年4月28日 | Association Analysis | Chapter 7.5 (Subgraphs patterns) | | |
| 2009年5月5日 | Association Analysis | Chapter 7.6 (Infrequent patterns) | | |
| 2009年5月12日 | Sequence Labeling | Andrew Moore: http://www.autonlab.org/tutorials/hmm14.pdf | 谷圳 | |
| 2009年5月12日 | Sequence Labeling | HMM: A tutorialon hidden markov models and selected applications in speech recognition | | |
| 2009年5月19日 | Sequence Labeling | Conditional random fields: probabilistic models for segmenting and labeling sequence data | 廖長彥 | |
| 2009年5月19日 | Sequence Labeling | CRF: An introduction to conditional random fields for relational learning | 吳睦傑, 張安天 | |
| 2009年5月26日 | Project Demonstration | | | Project demo |
| 2009年6月2日 | Cluster Analysis | Chapter 2.4 (Measures of similarity and dissimilarity) | 官直毅 | |
| 2009年6月2日 | Cluster Analysis | Chapter 8.2 (K-means) | | |
| 2009年6月9日 | Cluster Analysis | Chapter 8.3 (Agglomerative hierarchical clustering) | | |
| 2009年6月9日 | Cluster Analysis | Chapter 8.4 (DBSCAN) | | |
| 2009年6月16日 | Cluster Analysis | Chapter 9.2 (Prototype-based clustering) | | |
| 2009年6月16日 | Cluster Analysis | Chapter 9.4 (Graph-based clustering) | | |
Cost-sensitive learning & Sample selection bias correction:
* Zadrozny, B., Langford, J. and Abe, N. Cost-Sensitive learning by cost-proportionate example weighting. Proceedings of the Third IEEE International Conference on Data Mining. 2003
* Zadrozny, B. Learning and evaluating classifiers under sample selection bias. In Proceedings of the 21th International Conference on Machine Learning, 2004
* Smith, A. and Elkan, C. (2004). A bayesian network framework for reject inference. In Proceedings of the Tenth ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, pages 286–295.
* Fan, W. and I. Davidson, On Sample Selection Bias and Its Efficient Correction via Model Averaging and Unlabeled Examples. In Proceedings of the SIAM International Conference on Data Mining, SDM 2007.