040976 UK Classification, Clustering and Discrimination (2020S)
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 Mo 10.02.2020 09:00 bis Mi 19.02.2020 12:00
- Abmeldung bis Do 30.04.2020 23:59
Details
max. 50 Teilnehmer*innen
Sprache: Deutsch
Lehrende
Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert
- Mittwoch 04.03. 11:30 - 13:00 Seminarraum 4 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
- Mittwoch 11.03. 11:30 - 13:00 Seminarraum 4 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
- Mittwoch 18.03. 11:30 - 13:00 Seminarraum 4 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
- Mittwoch 25.03. 11:30 - 13:00 Seminarraum 4 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
- Mittwoch 01.04. 11:30 - 13:00 Seminarraum 4 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
- Mittwoch 22.04. 11:30 - 13:00 Seminarraum 4 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
- Mittwoch 29.04. 11:30 - 13:00 Seminarraum 4 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
- Mittwoch 06.05. 11:30 - 13:00 Seminarraum 4 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
- Mittwoch 13.05. 11:30 - 13:00 Seminarraum 4 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
- Mittwoch 20.05. 11:30 - 13:00 Seminarraum 4 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
- Mittwoch 27.05. 11:30 - 13:00 Seminarraum 4 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
- Mittwoch 03.06. 11:30 - 13:00 Seminarraum 4 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
- Mittwoch 10.06. 11:30 - 13:00 Seminarraum 4 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
- Mittwoch 17.06. 11:30 - 13:00 Seminarraum 4 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
- Mittwoch 24.06. 11:30 - 13:00 Seminarraum 4 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
Information
Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung
Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel
2 Übungsblätter und ein Endtermtest
Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab
1.Übung 30%
2. Übung 30%
Endtermtest 40%
2. Übung 30%
Endtermtest 40%
Prüfungsstoff
Inhalte der Vorlesung und der Übungsblätter
Literatur
- Steinwart, Christmann (2008): ``Support Vector Machines'', Springer.
- Luxburg, U. (2007): ``A Tutorial on Spectral Clustering '', Statistics and Computing 17, 395--416.
- Luxburg, U. (2007): ``A Tutorial on Spectral Clustering '', Statistics and Computing 17, 395--416.
Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis
Letzte Änderung: Mo 07.09.2020 15:20
Classification: loss and risk, kernel based methods, Theory of RKHS, Clustering: spectral clustering methodsMethode: Vorlesung mit Übungen. Wegen der Corona-Sperre wird es statt der Vorlesung ein ausführliches Skriptum geben. Für die Übungseinheiten sind die Lösungen vorher über Moodle hochzuladen. Die Übungseinheiten selbst sind freiwillig, werden über ein online Konferenztool stattfinden und den Charakter einer Fragestunde haben. Sollte bis Ende Juni keine Präsenz an der Uni möglich sein, wird der Endtermtest als take-home-exam durchgeführt.