040976 UK Classification, Clustering and Discrimination (MA) (2024S)
Continuous assessment of course work
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ON-SITE
Registration/Deregistration
Note: The time of your registration within the registration period has no effect on the allocation of places (no first come, first served).
- Registration is open from Mo 12.02.2024 09:00 to We 21.02.2024 12:00
- Deregistration possible until Th 14.03.2024 23:59
Details
max. 30 participants
Language: German
Lecturers
Classes (iCal) - next class is marked with N
Tuesday
05.03.
13:15 - 14:45
Seminarraum 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Tuesday
19.03.
13:15 - 14:45
Seminarraum 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Tuesday
09.04.
13:15 - 14:45
Seminarraum 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Tuesday
16.04.
13:15 - 14:45
Seminarraum 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Tuesday
23.04.
13:15 - 14:45
Seminarraum 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Tuesday
30.04.
13:15 - 14:45
Seminarraum 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Tuesday
07.05.
13:15 - 14:45
Seminarraum 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
N
Tuesday
14.05.
13:15 - 14:45
Seminarraum 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Tuesday
21.05.
13:15 - 14:45
Seminarraum 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Tuesday
28.05.
13:15 - 14:45
Seminarraum 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Tuesday
04.06.
13:15 - 14:45
Seminarraum 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Tuesday
11.06.
13:15 - 14:45
Seminarraum 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Tuesday
18.06.
13:15 - 14:45
Seminarraum 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Tuesday
25.06.
13:15 - 14:45
Seminarraum 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Information
Aims, contents and method of the course
Assessment and permitted materials
2 Übungsblätter und ein Endtermtest
Minimum requirements and assessment criteria
1. Übung: 20 Punkte
2. Übung: 20 Punkte
Endtermtest: 40 PunkteP > 70: 1
71 > P > 60: 2
61 > P > 50: 3
51 > P > 40: 4
41 > P: 5
2. Übung: 20 Punkte
Endtermtest: 40 PunkteP > 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.
- Luxburg, U. (2007): ``A Tutorial on Spectral Clustering '', Statistics and Computing 17, 395--416.
Association in the course directory
Last modified: Mo 04.03.2024 13:25
Classification: loss and risk, SVMs, kernel based methods
Clustering: spectral clustering methods
Discrimination: Linear and non-linearMethode: 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.