Universität Wien

040976 UK Classification, Clustering and Discrimination (2020S)

4.00 ECTS (2.00 SWS), SPL 4 - Wirtschaftswissenschaften
Continuous assessment of course work

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Details

max. 50 participants
Language: German

Lecturers

Classes (iCal) - next class is marked with N

  • Wednesday 04.03. 11:30 - 13:00 Seminarraum 4 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Wednesday 11.03. 11:30 - 13:00 Seminarraum 4 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Wednesday 18.03. 11:30 - 13:00 Seminarraum 4 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Wednesday 25.03. 11:30 - 13:00 Seminarraum 4 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Wednesday 01.04. 11:30 - 13:00 Seminarraum 4 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Wednesday 22.04. 11:30 - 13:00 Seminarraum 4 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Wednesday 29.04. 11:30 - 13:00 Seminarraum 4 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Wednesday 06.05. 11:30 - 13:00 Seminarraum 4 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Wednesday 13.05. 11:30 - 13:00 Seminarraum 4 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Wednesday 20.05. 11:30 - 13:00 Seminarraum 4 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Wednesday 27.05. 11:30 - 13:00 Seminarraum 4 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Wednesday 03.06. 11:30 - 13:00 Seminarraum 4 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Wednesday 10.06. 11:30 - 13:00 Seminarraum 4 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Wednesday 17.06. 11:30 - 13:00 Seminarraum 4 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Wednesday 24.06. 11:30 - 13:00 Seminarraum 4 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock

Information

Aims, contents and method of the course

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

Methode: 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.

Assessment and permitted materials

2 Übungsblätter und ein Endtermtest

Minimum requirements and assessment criteria

1.Übung 30%
2. Übung 30%
Endtermtest 40%

Examination topics

Inhalte der Vorlesung und der Übungsblätter

Reading list

- Steinwart, Christmann (2008): ``Support Vector Machines'', Springer.
- Luxburg, U. (2007): ``A Tutorial on Spectral Clustering '', Statistics and Computing 17, 395--416.

Association in the course directory

Last modified: Mo 07.09.2020 15:20