Final 日期

Pervasive Computing, 1/2放假, 所以應該是 1/9

1. Apriori

2. Prefix-Span

3. Decision Tree

4. Session06_SpatialData.pdf (pages 104~130)

5. Session07_MobileSpatial.pdf (all)

Formal Language, 1/12
全範圍

Algorithm, 1/11
全範圍

2016/12/12 Pervasive Computing

同學報告

2016/11/28 Pervasive Computing

今天開始分組上台報告
報告所涵蓋的內容大致如下:

1. 研究目的, 待解決問題
2. 研究方法, 使用技術
3. 使用的資料集(資料量,potential 問題)&前處理方式
4. 實驗結果

老師會非常頻繁的打斷.問問題, 很像是在叮他研究生的報告
問題大致上都是長這樣:

1. 用的資料有沒有問題? 是否有一些bias會造成結果不夠公正客觀?
2. 使用技術是否可以達成研究目的? 為什麼用這個技術不用另外那個技術?
3. 考驗講者對實驗流程和結果分析的理解程度 (就是在檢驗你有沒有認真看paper)

把paper看熟, 充分討論, 預想可能被問的問題, 這樣到時應該就ok

2016/11/21 Pervasive Computing

是lab課
上Postgre DataBase結合PostGIS去做空間座標的SQL query
不過我沒有很認真在上...哈哈哈...

2016/11/14 Pervasive Computing

今天的課雖然有比之前好一點, 但依然非常的沒有重點
印象比較深的是把空間距離偵測轉化成R-tree的部分

12/26 presentation  第一組 (paper)

20161031 Pervasive Computing

1/9 presentation，final

2016/10/24 Pervasive Computing

今天介紹了好幾篇paper
講得很雜, 我也有點不知道該怎麼整理@@"

2016/10/17 Pervasive Computing

今天是 ski-learn 和 Orange的 lab課
其實沒什麼可寫的

值得一提的是這個吧!

這是用Orange畫出的一張ROC圖,
如果預測的和實際相符, 就會往上走一格
如果預測的和實際不符, 就會往右走一格
換言之, 越彎的線, 是預測越好的分類方法
越接近x=y的直線, 是預測越差的分類方法
將ROC圖的線下面積積分, 可以得到AOC圖, 即是"正確率"的值

- - -

[Hate]
Orange安裝好但是不能開
一直刪掉重裝
....我真的覺得我是安裝軟體的白癡 = =
環境不熟就很難進入狀況的類型
每次裝軟體.熟悉軟體的所花的時間
都比真正做作業.寫project所花的時間多
如果有安裝軟體智障比賽我大概可以拿冠軍了

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2016/10/3 遍佈式計算

這堂課當天上了clustering的部分,
對我而言一樣是在複習


不過真的還是應該來好好讀一下 @@"

下周10/10放假
下下周10/17要上機lab教學

2016/09/20,27 遍布式計算

• 參考書目：

- Frank Adelstein, Sandeep K. S. Gupta, Golden G. Richard III and Loren Schwiebert, “Fundamentals of Mobile and Pervasive Computing,” McGraw-Hill, 2005, ISBN 0-07-141237-9
- Evaggelia Pitoura and George Samaras, “Data Management for Mobile Computing,” Springer, 1998, ISBN: 0-7923-8053-3
- Dimitrios Katsaros, Alexandros Nanopoulos and Yannis Manalopoulos, “Wireless Information Highways,” Idea Group Publishing, 2005, ISBN 1-59140-568-8

• Grading:

Midterm: 35%
Paper presentation: 35%
Homework: 30%

這堂課坦白說, 一開始看完他的課綱, 並沒有產生任何想修的興趣:

Introduction to Mobile Computing Environments

Data Broadcast

Content Adaptation

Mobility Management

Location-Based Services

Spatial Query Processing in Mobile Environments

Introduction to Wireless Sensor Networks

Introduction to Web API

Research on Smart Phones

後來為什麼會修了呢?

其實跟它一開始的課程先教資料探勘的內容有關係。資料探勘我上學期修過了, 所以預期這門課會比較輕鬆。此外, 我很想寫code。

第一堂課我沒去, 9/20是第二堂, 9/27第三堂, 基本上都是在複習association rule, classification和clustering。因為課程內容很熟悉, 讓我一直無法很專心地上課。

接下來的一兩周, 可能會有一周是安排lab上機, 做一些Sci-kit learn和Orange套件的教學。

Sci-kit learn上學期資料探勘和圖形識別也有用過了。Orange剛剛看了一些視頻, 覺得挺方便的, 這種GUI的data mining套件感覺就很適合讓以前還在工作時的我教給同事使用。