Achtung! Das Lehrangebot ist noch nicht vollständig und wird bis Semesterbeginn laufend ergänzt.
040976 UK Classification, Clustering and Discrimination (2018S)
Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung
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An/Abmeldung
Hinweis: Ihr Anmeldezeitpunkt innerhalb der Frist hat keine Auswirkungen auf die Platzvergabe (kein "first come, first served").
- Anmeldung von Mi 14.02.2018 09:00 bis Mi 21.02.2018 12:00
- Abmeldung bis Mi 14.03.2018 23:59
Details
max. 50 Teilnehmer*innen
Sprache: Englisch
Lehrende
Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert
- Donnerstag 01.03. 16:45 - 18:15 Hörsaal 10 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Freitag 02.03. 09:45 - 11:15 Hörsaal 12 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Donnerstag 15.03. 16:45 - 18:15 Hörsaal 10 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Freitag 16.03. 09:45 - 11:15 Hörsaal 12 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Donnerstag 12.04. 16:45 - 18:15 Hörsaal 10 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Freitag 13.04. 09:45 - 11:15 Hörsaal 12 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Donnerstag 26.04. 16:45 - 18:15 Hörsaal 10 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Freitag 27.04. 09:45 - 11:15 Hörsaal 12 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Freitag 11.05. 09:45 - 11:15 Hörsaal 12 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Donnerstag 24.05. 16:45 - 18:15 Hörsaal 10 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Freitag 25.05. 09:45 - 11:15 Hörsaal 12 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Donnerstag 07.06. 16:45 - 18:15 Hörsaal 10 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Freitag 08.06. 09:45 - 11:15 Hörsaal 12 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Donnerstag 14.06. 16:45 - 18:15 Seminarraum 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Freitag 15.06. 09:45 - 11:15 Hörsaal 12 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Information
Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung
The course presents basic methods used in the areas of classification, clustering and discrimination. Rather than on classical statistical procedures, the focus is on modern techniques of machine learning which also enable applications to “big data” and business analytics. In particular, supervised and unsupervised learning algorithms are discussed, decision tree techniques are introduced, neural network methodology is outlined, and diverse clustering algorithms are presented.
Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel
The participants get exercises, some of which are to be solved theoretically, while others require programming or application of software. The latter type of exercises can also be handled by groups of participants.
There will be two evaluations: midterm and final exams.
The final grade will be computed as follows:
max{0.2Exercises+0.4Midterm+0.4Final, 0.5Midterm+0.5Final}
There will be two evaluations: midterm and final exams.
The final grade will be computed as follows:
max{0.2Exercises+0.4Midterm+0.4Final, 0.5Midterm+0.5Final}
Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab
The presentation of the solution to a standard theoretical exercise yields one point; the number of points obtained from exercises requiring programming is to be agreed upon from case to case.
Prüfungsstoff
There will be two evaluations: midterm and final exams.
The final grade will be computed as follows:
max{0.2Exercises+0.4Midterm+0.4Final, 0.5Midterm+0.5Final}
The final grade will be computed as follows:
max{0.2Exercises+0.4Midterm+0.4Final, 0.5Midterm+0.5Final}
Literatur
Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis
Letzte Änderung: Mo 07.09.2020 15:29