Universität Wien

040976 UK Classification, Clustering and Discrimination (MA) (2024S)

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

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: We 31.07.2024 11:25