Universität Wien
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040976 UK Classification, Clustering and Discrimination (2022S)

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

Registration/Deregistration

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Details

max. 30 participants
Language: German

Lecturers

Classes (iCal) - next class is marked with N

  • Tuesday 01.03. 13:15 - 14:45 Seminarraum 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Tuesday 08.03. 13:15 - 14:45 Seminarraum 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Tuesday 15.03. 13:15 - 14:45 Seminarraum 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Tuesday 22.03. 13:15 - 14:45 Seminarraum 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Tuesday 29.03. 13:15 - 14:45 Seminarraum 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Tuesday 05.04. 13:15 - 14:45 Seminarraum 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Tuesday 26.04. 13:15 - 14:45 Seminarraum 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Tuesday 03.05. 13:15 - 14:45 Seminarraum 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Tuesday 10.05. 13:15 - 14:45 Seminarraum 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Tuesday 17.05. 13:15 - 14:45 Seminarraum 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Tuesday 24.05. 13:15 - 14:45 Seminarraum 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Tuesday 31.05. 13:15 - 14:45 Seminarraum 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Tuesday 14.06. 13:15 - 14:45 Seminarraum 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Tuesday 21.06. 13:15 - 14:45 Seminarraum 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Tuesday 28.06. 13:15 - 14:45 Seminarraum 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock

Information

Aims, contents and method of the course

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

Methode: Vorlesung mit Übungen, vor Ort so weit wie möglich. 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.

Assessment and permitted materials

2 Übungsblätter und ein Endtermtest

Minimum requirements and assessment criteria

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

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: Th 03.03.2022 16:08