Universität Wien FIND

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040649 UK Machine Learning (2012W)

4.00 ECTS (2.00 SWS), SPL 4 - Wirtschaftswissenschaften
Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung

An/Abmeldung

Details

max. 50 Teilnehmer*innen
Sprache: Deutsch

Lehrende

Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert

Montag 08.10. 18:00 - 20:00 Leopold-Schmetterer-Seminarraum, Universitätsstraße 5, 3.Stock
Montag 15.10. 18:00 - 20:00 Leopold-Schmetterer-Seminarraum, Universitätsstraße 5, 3.Stock
Montag 22.10. 18:00 - 20:00 Leopold-Schmetterer-Seminarraum, Universitätsstraße 5, 3.Stock
Montag 29.10. 18:00 - 20:00 Leopold-Schmetterer-Seminarraum, Universitätsstraße 5, 3.Stock
Montag 05.11. 18:00 - 20:00 Leopold-Schmetterer-Seminarraum, Universitätsstraße 5, 3.Stock
Montag 12.11. 18:00 - 20:00 Leopold-Schmetterer-Seminarraum, Universitätsstraße 5, 3.Stock
Montag 19.11. 18:00 - 20:00 Leopold-Schmetterer-Seminarraum, Universitätsstraße 5, 3.Stock
Montag 26.11. 18:00 - 20:00 Leopold-Schmetterer-Seminarraum, Universitätsstraße 5, 3.Stock
Montag 03.12. 18:00 - 20:00 Leopold-Schmetterer-Seminarraum, Universitätsstraße 5, 3.Stock
Montag 10.12. 18:00 - 20:00 Leopold-Schmetterer-Seminarraum, Universitätsstraße 5, 3.Stock
Montag 17.12. 18:00 - 20:00 Leopold-Schmetterer-Seminarraum, Universitätsstraße 5, 3.Stock
Montag 07.01. 18:00 - 20:00 Leopold-Schmetterer-Seminarraum, Universitätsstraße 5, 3.Stock
Montag 14.01. 18:00 - 20:00 Leopold-Schmetterer-Seminarraum, Universitätsstraße 5, 3.Stock
Montag 21.01. 18:00 - 20:00 Leopold-Schmetterer-Seminarraum, Universitätsstraße 5, 3.Stock
Montag 28.01. 18:00 - 20:00 Leopold-Schmetterer-Seminarraum, Universitätsstraße 5, 3.Stock
Donnerstag 07.03. 16:45 - 18:15 Seminarraum 10 Tiefparterre Hauptgebäude Stiege 5 Hof 3

Information

Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung

This course is about methods and algorithms for an automatic search

for patterns in electronically stored data. Useful patterns allows

us to make non-trivial predictions of new data. Try to derive your

own understanding of machine learning by using the following

definition: "Things learn when they change they behavior that makes

them perform better in the future" [1].

Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel

Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab

The course will introduce practical machine learning tools and techniques with applications to data mining using commercial, scientific, and web data sets. Techniques to be covered include:

- decision trees

- learning rules

- neural networks

- Bayesian classification

- support vector machines

- association rules.

Prüfungsstoff

Literatur

[1] Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques
(Third Edition, 2011), Ian H. Witten, Eibe Frank, Mark A. Hall
http://www.cs.waikato.ac.nz/~ml/weka/book.html

[2] Introduction to Machine Learning
Ethem Alpaydin
The MIT Press, October 2004, ISBN 0-262-01211-1

Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis

Letzte Änderung: Mo 07.09.2020 15:29