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機器學習3：ID3 決策樹演算法、多元決策樹、整合學習、自適應增強演算法、引導聚集演算法、堆疊式演算法 蘇豐文教授
機器學習3：ID3 決策樹演算法（Iterative Dichotomiser 3 decision tree）、多元決策樹（Multiple Decision Trees）、整合學習（Ensemble Learning）、自適應增強演算法（AdaBoost）、引導聚集演算法（Bagging）、堆疊式演算法（Stacking）
單位與講者
- ．主辦單位：財團法人理律文教基金會、國立清華大學
- ．主講人：蘇豐文 教授
講座介紹
機器學習（Machine Learning）是透過既有資料的大量投入，使機器透過分析理解運行規則並形成演算法，最終在新資料或新問題出現時可如同人類般自主作成判斷的技術。本期主要講述內容為機器學習中的監督式學習（Supervised Learning），從基礎概念及定理開始，說明多種資料探勘及資料分析方法，例如單純貝氏分類器、K-近鄰演算法、ID3決策樹演算法、多元決策樹…等演算法的原理、實例及優缺，以及透過不同基礎分類器模型組合所提出的整合學習（Ensemble Learning）。