Universität Wien

040976 UK Classification, Clustering and Discrimination (MA) (2025S)

4.00 ECTS (2.00 SWS), SPL 4 - Wirtschaftswissenschaften
Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung
Moodle
Di 24.06. 15:00-16:30 Seminarraum 16 Oskar-Morgenstern-Platz 1 3.Stock

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Details

max. 30 Teilnehmer*innen
Sprache: Deutsch

Lehrende

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  • Dienstag 04.03. 15:00 - 16:30 Seminarraum 16 Oskar-Morgenstern-Platz 1 3.Stock
  • Dienstag 11.03. 15:00 - 16:30 Seminarraum 16 Oskar-Morgenstern-Platz 1 3.Stock
  • Dienstag 18.03. 15:00 - 16:30 Seminarraum 16 Oskar-Morgenstern-Platz 1 3.Stock
  • Dienstag 25.03. 15:00 - 16:30 Seminarraum 16 Oskar-Morgenstern-Platz 1 3.Stock
  • Dienstag 01.04. 15:00 - 16:30 Seminarraum 16 Oskar-Morgenstern-Platz 1 3.Stock
  • Dienstag 08.04. 15:00 - 16:30 Seminarraum 16 Oskar-Morgenstern-Platz 1 3.Stock
  • Dienstag 29.04. 15:00 - 16:30 Seminarraum 16 Oskar-Morgenstern-Platz 1 3.Stock
  • Dienstag 06.05. 15:00 - 16:30 Seminarraum 16 Oskar-Morgenstern-Platz 1 3.Stock
  • Dienstag 13.05. 15:00 - 16:30 Seminarraum 16 Oskar-Morgenstern-Platz 1 3.Stock
  • Dienstag 20.05. 15:00 - 16:30 Seminarraum 16 Oskar-Morgenstern-Platz 1 3.Stock
  • Dienstag 27.05. 15:00 - 16:30 Seminarraum 16 Oskar-Morgenstern-Platz 1 3.Stock
  • Dienstag 03.06. 15:00 - 16:30 Seminarraum 16 Oskar-Morgenstern-Platz 1 3.Stock
  • Dienstag 10.06. 15:00 - 16:30 Seminarraum 16 Oskar-Morgenstern-Platz 1 3.Stock
  • Dienstag 17.06. 15:00 - 16:30 Seminarraum 16 Oskar-Morgenstern-Platz 1 3.Stock

Information

Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung

Inhalt:
Classification: loss and risk, SVMs, kernel based methods
Clustering: spectral clustering methods
Discrimination: Linear and non-linear

Methode: Vorlesung mit Übungen. Ein Skriptum ist verfügbar aber die Vorlesung wird ständig weiterentwickelt und folgt nicht mehr streng dem Skriptum. Formal mathematische Vorgehensweise gemischt mit Datenbeispielen und 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: Di 04.03.2025 13:06