2019-2010 政大應數「數學軟體應用」課程

簡介

我在政大應數系開設「數學軟體應用」, 自 105 學年度起是以 Python 為主要的程式語言, 主要環境是 Jupyter Notebook, 學習怎麼樣用電腦思考、實驗、實現自己的想法。這一學年的課程中, 上學期「數據分析」為主要的應用, 下學期開始介紹 deep learning 的概念。

108 學年度這個課程再度開設, 不過一個學期是「數學軟體應用」, 一個學期是「程式設計」。藍本和之前一學年「數學軟體應用」大致一樣, 不過在過去同學有困難的部份會加入一些補充。

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Name		Name	Last commit message	Last commit date
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.ipynb_checkpoints		.ipynb_checkpoints
1081數學軟體應用		1081數學軟體應用
1081設計思考與人工智慧		1081設計思考與人工智慧
1082 數學軟體應用		1082 數學軟體應用
FastAI 試驗場		FastAI 試驗場
Python問題、小技巧		Python問題、小技巧
images		images
img		img
基本神經網路		基本神經網路
演講投影片		演講投影片
.gitignore		.gitignore
01 Jupyter 玩樂程式.ipynb		01 Jupyter 玩樂程式.ipynb
02 Markdown 和 Python 基本語法.ipynb		02 Markdown 和 Python 基本語法.ipynb
03 函式寫法和 Python 程式檔.ipynb		03 函式寫法和 Python 程式檔.ipynb
04 Jupyter Notebook 超炫的互動功能.ipynb		04 Jupyter Notebook 超炫的互動功能.ipynb
05 自建類別和字串格式化進階.ipynb		05 自建類別和字串格式化進階.ipynb
06 檔案的讀取和爬蟲.ipynb		06 檔案的讀取和爬蟲.ipynb
07 Array 真是太炫了.ipynb		07 Array 真是太炫了.ipynb
08 正式介紹 Matplotlib 視覺化.ipynb		08 正式介紹 Matplotlib 視覺化.ipynb
09 Pandas 二版.ipynb		09 Pandas 二版.ipynb
09 熊貓數據分析.ipynb		09 熊貓數據分析.ipynb
10 進擊的熊貓.ipynb		10 進擊的熊貓.ipynb
11 迴歸函數生成機 take 2.ipynb		11 迴歸函數生成機 take 2.ipynb
11 迴歸法預測函數 take 3.ipynb		11 迴歸法預測函數 take 3.ipynb
11 迴歸法預測函數.ipynb		11 迴歸法預測函數.ipynb
12 機器學習概要 take 2.ipynb		12 機器學習概要 take 2.ipynb
12 機器學習概要.ipynb		12 機器學習概要.ipynb
2012.csv		2012.csv
99 [補充] 3D 視覺化.ipynb		99 [補充] 3D 視覺化.ipynb
99 [補充] Jupyter 裡的 Widgets.ipynb		99 [補充] Jupyter 裡的 Widgets.ipynb
99 [補充] Matplotlib 的中文、Seaborn.ipynb		99 [補充] Matplotlib 的中文、Seaborn.ipynb
99 [補充] Sympy 及其他相關小技巧.ipynb		99 [補充] Sympy 及其他相關小技巧.ipynb
99 [補充] cross_value_score.ipynb		99 [補充] cross_value_score.ipynb
99 [補充] for 迴圈和 while 迴圈使用時機.ipynb		99 [補充] for 迴圈和 while 迴圈使用時機.ipynb
99 [補充] iris 資料庫.ipynb		99 [補充] iris 資料庫.ipynb
99 [補充] map filter 和 list comprehension.ipynb		99 [補充] map filter 和 list comprehension.ipynb
99 [補充] 不連續函數的畫法.ipynb		99 [補充] 不連續函數的畫法.ipynb
99 [補充] 正常人學 regex.ipynb		99 [補充] 正常人學 regex.ipynb
99 [補充] 用 itertools 做排列組合.ipynb		99 [補充] 用 itertools 做排列組合.ipynb
99 [補充] 符號式的數學運算 Sympy.ipynb		99 [補充] 符號式的數學運算 Sympy.ipynb
99 [補充] 視覺化我們練習成果的討論.ipynb		99 [補充] 視覺化我們練習成果的討論.ipynb
D03 神經網路101_MNIST手寫辨識.ipynb		D03 神經網路101_MNIST手寫辨識.ipynb
D03 練習_MNIST 的手寫字型.ipynb		D03 練習_MNIST 的手寫字型.ipynb
D04 CNN 圖形辨識.ipynb		D04 CNN 圖形辨識.ipynb
D05 LSTM 對電影評論做情意分析.ipynb		D05 LSTM 對電影評論做情意分析.ipynb
D05 使用別人訓練好的神經網路.ipynb		D05 使用別人訓練好的神經網路.ipynb
D05 用 IRNN 辨識手寫資料.ipynb		D05 用 IRNN 辨識手寫資料.ipynb
D99 [補充] 把存起來的神經網路找回來.ipynb		D99 [補充] 把存起來的神經網路找回來.ipynb
Keras_Advanced_Coding_Style.ipynb		Keras_Advanced_Coding_Style.ipynb
Keras_Advanced_Coding_Style_Challenge.ipynb		Keras_Advanced_Coding_Style_Challenge.ipynb
README.md		README.md
VAE-variational-autoencoder.ipynb		VAE-variational-autoencoder.ipynb
grades.csv		grades.csv
handwriting_model_architecture.json		handwriting_model_architecture.json
handwriting_model_weights.h5		handwriting_model_weights.h5
imdb_model_architecture.json		imdb_model_architecture.json
imdb_model_weights.h5		imdb_model_weights.h5
myCNNmodel.h5		myCNNmodel.h5
names.csv		names.csv
weather_2012.csv		weather_2012.csv

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