Universität Wien FIND

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Regelungen zum Lehrbetrieb vor Ort inkl. Eintrittstests finden Sie unter https://studieren.univie.ac.at/info.

Achtung! Das Lehrangebot ist noch nicht vollständig und wird bis Semesterbeginn laufend ergänzt.

040976 UK Classification, Clustering and Discrimination (2021S)

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

An/Abmeldung

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

Soweit die Regelungen es nicht anders zulassen finden alle Vorlesungen und Übungen zu den angegebenen Zeiten digital über Zoom/Moodle statt.

Dienstag 02.03. 16:45 - 18:15 Hörsaal 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
Dienstag 09.03. 16:45 - 18:15 Hörsaal 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
Dienstag 16.03. 16:45 - 18:15 Hörsaal 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
Dienstag 23.03. 16:45 - 18:15 Hörsaal 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
Dienstag 13.04. 16:45 - 18:15 Hörsaal 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
Dienstag 20.04. 16:45 - 18:15 Hörsaal 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
Dienstag 27.04. 16:45 - 18:15 Hörsaal 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
Dienstag 04.05. 16:45 - 18:15 Hörsaal 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
Dienstag 11.05. 16:45 - 18:15 Hörsaal 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
Dienstag 18.05. 16:45 - 18:15 Hörsaal 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
Dienstag 01.06. 16:45 - 18:15 Hörsaal 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
Dienstag 08.06. 16:45 - 18:15 Hörsaal 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
Dienstag 15.06. 16:45 - 18:15 Hörsaal 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
Dienstag 22.06. 16:45 - 18:15 Hörsaal 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
Dienstag 29.06. 16:45 - 18:15 Hörsaal 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß

Information

Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung

Inhalt:
Classification: loss and risk, kernel based methods, Theory of RKHS, Clustering: spectral clustering methods

Methode: Vorlesung mit Übungen, digital synchron über Zoom/Moodle solange notwendig. Ein Skriptum ist verfügbar. Mathematische Vorgehensweise (Definition, Satz, Beweis) mit einigen Programmieraufgaben in den Übungen.

Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel

2 Übungsblätter und ein Endtermtest

Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab

1. Übung: 20 Punkte
2. Übung: 20 Punkte
Endtermtest: 40 Punkte

P > 70: 1
71 > P > 60: 2
61 > P > 50: 3
51 > P > 40: 4
41 > P: 5

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.

Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis

Letzte Änderung: Mi 21.04.2021 11:25