SDSC5002 Course 2-EDA
#sdsc5002 English / 中文 Data Fundamentals What is Data? Data are values obtained by measuring certain variables from individuals (people, objects, etc.). Types of Variables Categorical Variables (Qualitative) Examples: Gender, blood type, disease status If categories can be ordered, they are called ordinal categorical variables (e.g., course grades, COVID-19 severity) Numerical Variables (Quantitative) Examples: Height, weight, age, income, blood pressure Only numerical variables supp...
SDSC5002 课程 2-EDA
#sdsc5002 English / 中文 数据基础 什么是数据？ 数据是从个体（人、物体等）中对某些变量进行测量所得到的值。 变量类型 分类变量（定性） 例如：性别、血型、疾病状态 若类别可排序，则称为有序分类变量（例如：课程等级、COVID-19严重程度） 数值变量（定量） 例如：身高、体重、年龄、收入、血压 只有数值变量支持算术运算 数据表结构 列（Columns）：对应变量（Variables） 行（Rows）：对应个体或观测值（Observations），数量通常记为 nnn Song Artist Genre Size(MB) Length(sec) My Friends D. Williams Alternative 3.83 247 Up the Road E. Clapton Rock 5.62 378 数据收集方法 观察法：直接观察或比较 测试与实验：使用工具（如软尺）测量 调查法： 问卷 访谈 电子邮件/电话 文档分析：如查阅医疗记录 📌 注意：问卷设计顺序可能影响回答...
SDSC6015 课程 1-课程介绍与随机优化初步
#sdsc6015 English / 中文 课程介绍与随机优化初步 主问题 / Main Problem 给定带标签训练数据 (x1,y1),…,(xn,yn)∈Rd×Y(x_1, y_1), \dots, (x_n, y_n) \in \mathbb{R}^d \times \mathcal{Y}(x1,y1),…,(xn,yn)∈Rd×Y， 寻找权重 θ\thetaθ 以最小化： minθf(θ)=1n∑i=1nℓ(θ,(xi,yi)),n 极大\min_{\theta} f(\theta) = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} \ell(\theta, (x_i, y_i)), \quad n \text{ 极大} θminf(θ)=n1i=1∑nℓ(θ,(xi,yi)),n 极大 目标：通过损失函数 ℓ\ellℓ 衡量模型预测误差，优化参数 θ\thetaθ。 补充说明 / Supplementary Notes 数学符号解释： θ∈Rm\theta \in \mathbb{R}^mθ∈Rm：待优化参数向量（例如...
SDSC6007 Course 3-Tutorial and HMM
#sdsc6007 English/ Chinese Tutorial 1 Problem Setting Dynamic System: xk+1=xk+uk+wkx_{k+1} = x_k + u_k + w_kxk+1=xk+uk+wk, k=0,1,2,3k = 0,1,2,3k=0,1,2,3 Initial State: x0=5x_0 = 5x0=5 Cost Function: ∑k=03(xk2+uk2)\sum_{k=0}^{3}(x_k^2 + u_k^2)∑k=03(xk2+uk2) State Space: Sk={0,1,2,3,4,5}S_k = \{0,1,2,3,4,5\}Sk={0,1,2,3,4,5} Control Constraints: Uk(xk)={u∣0≤xk+u≤5,u∈Z}U_k(x_k) = \{u \mid 0 \leq x_k + u \leq 5, u \in \mathbb{Z}\}Uk(xk)={u∣0≤xk+u≤5,u∈Z} Stochastic Disturban...
SDSC6007 Course 1-Introduction of Dynamic Programming Algorithm
#sdsc6007 English / 中文 Introduction The Discrete-Time Dynamic System The system has the form xk+1=fk(xk,uk,wk),k=0,1,...,N−1,x_{k + 1} = f_{k} (x_k, u_k, w_k ), k = 0, 1, . . . , N − 1, xk+1=fk(xk,uk,wk),k=0,1,...,N−1, where kkk : index of discrete time NNN : the horizon or number of times control is applied xkx_kxk : the state of the system, from the set of states Sk uku_kuk : the control/decision variable/action to be selected from the set Uk (xk ) at time k wkw_kwk : a ...
SDSC6007 课程 2-最短路径问题
#sdsc6007 English / 中文 简介 最短路径问题 (Shortest Path Problems) 问题定义 给定节点集合 {1,2,…,N,t}\{1,2,\dots,N,t\}{1,2,…,N,t}（ttt 为目标节点）， aija_{ij}aij：从节点 iii 到 jjj 的路径成本（aij=∞a_{ij} = \inftyaij=∞ 表示无直接路径） 关键假设：所有环路成本非负（∀循环路径 i→j1→⋯→jk→i, 总成本≥0\forall \text{循环路径 } i \to j_1 \to \cdots \to j_k \to i,\ \text{总成本} \geq 0∀循环路径 i→j1→⋯→jk→i, 总成本≥0） 目标：寻找从任意节点 iii 到 ttt 的最小成本路径 非负环路假设的重要性 核心意义：确保最优解存在且路径长度有限 避免无限负成本： 若存在负成本循环 ∑cycleaij<0⇒总成本可无限降低\text{若存在负成本循环 } \sum_{\text{cycle}} a_{ij} < 0 ...
SDSC6015 课程信息
#sdsc6015 #course information English / 中文 课程概览 课程代码: SDSC6015 课程名称: 机器学习的随机优化 (STOCHASTIC OPTIMIZATION FOR MACHINE LEARNING) 学期: 2025-26 学年 第一学期 (Semester A) 授课教师: 余璐 博士 (Dr. Lu Yu) 邮箱: lu.yu@cityu.edu.hk 办公室: 刘鸣炜学术楼 16-279 室 (LAU 16-279) 授课时间: 周四 19:00 – 21:50 授课地点: 杨建文学术楼 M3017 室 (CMC Building, M3017) 答疑时间: 待公布 (TBA) 助教: 杨心念 (xinniyang2-c@my.cityu.edu.hk) 吴智友 (zhiyouwu2-c@my.cityu.edu.hk) 考核方式 组成部分 权重 详情 作业 30% 共3次作业，每次占10%。允许与最多2位同学讨论，但必须独立完成并写明协作者。逾期提交每日扣10%（最多延迟3天）。 ...
SDSC6012 Course Information
#sdsc6012 #course information English / 中文 Course Overview Course Code: SDSC6012 Course Name: Time Series and Recurrent Neural Networks Academic Year/Semester: 2024/25 Semester A Instructor: Prof. Linlin Wang Email: (To be announced) Office: (To be announced) Lecture Time: (To be announced) Consultation Hours: (To be announced) Teaching Mode: Face-to-face Tutor(s): (To be announced) Abstract In macroeconomics and other areas of business, science, and engineering, a significant amou...
SDSC6012 课程信息
#sdsc6012 #course information English / 中文 课程概览 课程代码: SDSC6012 课程名称: 时间序列与循环神经网络 (Time Series and Recurrent Neural Networks) 学年/学期: 2024/25 第一学期 授课教师: Prof 王琳琳 邮箱: (待公布) 办公室: (待公布) 授课时间: (待公布) 答疑时间: (待公布) 教学模式: 面授 助教: (待公布) 课程简介 在宏观经济学及商业、科学与工程的其他领域，大量数据以时间序列数据集的形式存在。本课程将使学生掌握分析此类数据的统计工具，并使用 R 软件将其应用于解决现实问题。学生将回顾基本的随机过程和时间序列概念，进而扩展至 ARMA 模型、估计方法、预测特性以及用于波动性建模的 GARCH 模型。课程还将介绍用于时间序列预测的循环神经网络。整个课程强调实践，使用 R 进行动手数据分析。 考核方式 组成部分 权重 详情 测验 (Test) 25% 评估对时间序列统计方法和循环神经网络的概念描述。闭卷。 作...
SDSC5003 Course Information
SDSC5003 Course Information #sdsc5003 #course information English / 中文 Course Overview Course Code: SDSC5003 Course Name: Introduction to Database Systems Semester: 2025/26 Academic Year, Semester 1 Instructors: Yu Yang (yuyang@cityu.edu.hk) Terence Chan (terenceChan@cityu.edu.hk) Teaching Model: Face-to-face Office Hours: To be announced (TBA) Teaching Assistant: Not specified Assessment Method Component Weight Details Individual Assignments 30% Multiple assignments focusing on ...