103-0849-00L  Multivariate Statistik und Machine Learning

SemesterFrühjahrssemester 2020
DozierendeK. Schindler
Periodizitätjährlich wiederkehrende Veranstaltung
LehrspracheDeutsch
KommentarMaximale Teilnehmerzahl: 40


KurzbeschreibungEinfuehrung in statistische Modellierung und maschinelles Lernen.
LernzielZiel ist es, das Prinzip und die die Werkzeuge des maschinellen Lernens kennenzulernen, und sie zur Datenalalyse in praktischen Situationen anwenden zu koennen.
InhaltMultivariate Verteilungen; Vergleich von Wahrscheinlichkeitsverteilungen; Regression; Klassifizierung; Modellselektion und cross-validation; Clustering und Dichteschaetzung; mixture models; neuronale Netze
LiteraturC. Bishop: Pattern Recognition and Machine Learning, Springer 2006
T. Hastie, R. Tibshirani, J. Friedman, The Elements of Statistical Learning, Springer 2017
R. Duda, P. Hart, D. Stork: Pattern Classification, Wiley 2000