Universität Wien

040649 UK Machine Learning (2014W)

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

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Hinweis: Ihr Anmeldezeitpunkt innerhalb der Frist hat keine Auswirkungen auf die Platzvergabe (kein "first come, first served").

Details

max. 50 Teilnehmer*innen
Sprache: Deutsch

Lehrende

Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert

  • Mittwoch 08.10. 18:00 - 19:30 Seminarraum 6 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Mittwoch 15.10. 18:00 - 19:30 Seminarraum 6 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Mittwoch 22.10. 18:00 - 19:30 Seminarraum 6 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Mittwoch 29.10. 18:00 - 19:30 Seminarraum 6 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Mittwoch 05.11. 18:00 - 19:30 Seminarraum 6 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Mittwoch 12.11. 18:00 - 19:30 Seminarraum 6 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Mittwoch 19.11. 18:00 - 19:30 Seminarraum 6 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Mittwoch 26.11. 18:00 - 19:30 Seminarraum 6 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Mittwoch 03.12. 18:00 - 19:30 Seminarraum 6 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Mittwoch 10.12. 18:00 - 19:30 Seminarraum 6 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Mittwoch 17.12. 18:00 - 19:30 Seminarraum 6 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Mittwoch 07.01. 18:00 - 19:30 Seminarraum 6 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Montag 12.01. 18:30 - 20:00 Seminarraum 6 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Mittwoch 14.01. 18:00 - 19:30 Seminarraum 6 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Mittwoch 21.01. 18:00 - 19:30 Seminarraum 6 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Mittwoch 28.01. 18:00 - 19:30 Seminarraum 6 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock

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