103-0849-00L Multivariate Statistik und Machine Learning
Semester | Frühjahrssemester 2021 |
Dozierende | K. Schindler |
Periodizität | jährlich wiederkehrende Veranstaltung |
Lehrsprache | Deutsch |
Kommentar | Maximale Teilnehmerzahl: 40 |
Kurzbeschreibung | Einfuehrung in statistische Modellierung und maschinelles Lernen. |
Lernziel | Ziel ist es, das Prinzip und die die Werkzeuge des maschinellen Lernens kennenzulernen, und sie zur Datenalalyse in praktischen Situationen anwenden zu koennen. |
Inhalt | Multivariate Verteilungen; Vergleich von Wahrscheinlichkeitsverteilungen; Regression; Klassifizierung; Modellselektion und cross-validation; Clustering und Dichteschaetzung; mixture models; neuronale Netze |
Literatur | C. 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 |