250135 VO Reproducing Kernels and Learning (2018S)
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Details
Language: English
Examination dates
Friday
04.05.2018
Monday
02.07.2018
Wednesday
04.07.2018
13:15 - 16:30
Hörsaal 11 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Thursday
02.08.2018
Thursday
25.10.2018
Monday
29.10.2018
Lecturers
Classes (iCal) - next class is marked with N
Monday
05.03.
16:45 - 18:15
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Wednesday
07.03.
17:15 - 18:45
Hörsaal 11 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Wednesday
14.03.
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19.03.
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21.03.
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09.04.
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18.04.
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23.04.
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25.04.
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07.05.
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09.05.
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16.05.
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23.05.
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28.05.
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30.05.
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04.06.
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06.06.
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18.06.
16:45 - 18:15
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Wednesday
20.06.
17:15 - 18:45
Hörsaal 11 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Monday
25.06.
16:45 - 18:15
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Wednesday
27.06.
17:15 - 18:45
Hörsaal 11 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Information
Aims, contents and method of the course
This lecture provides a mathematical view on kernel based learning algorithms. We shall study the concept of reproducing kernels and their Hilbert spaces with a special focus on zonal kernels. We then discuss their use in approximation and learning algorithms.
Assessment and permitted materials
oral or written exam
Minimum requirements and assessment criteria
Analysis, Linear Algebra.
Knowledge in Numerical Analysis, Functional Analysis, and Fourier Analysis are beneficial.
Knowledge in Numerical Analysis, Functional Analysis, and Fourier Analysis are beneficial.
Examination topics
All topics covered in the lecture
Reading list
- Holger Wendland: Scattered Data Approximation
- Bernhard Schölkopf, Alexander J. Smola: Learning with Kernels - Support Vector Machines, Regularization, Optimization, and Beyond
- Bernhard Schölkopf, Alexander J. Smola: Learning with Kernels - Support Vector Machines, Regularization, Optimization, and Beyond
Association in the course directory
MANV, MAMV
Last modified: Mo 07.09.2020 15:40