Maschinelles Lernen
Vorlesung und Übung im Wintersemester 2011. Prof. Tobias Scheffer, Dr. Niels Landwehr, Christoph Sawade, Paul Prasse, Silvia Makowski.
Termine
Die Veranstaltung umfasst 4 SWS (6 LP); anrechenbar für Diplom, Bachelor und Master.
- Übung: Dienstag, 10:00-11:30, 03.06.S21
- Vorlesung: Dienstag, 12:00-13:30, 03.06.S21
Erster Termin: Dienstag, d. 18.10.2011 um 12:00 Uhr (Übung entfällt).
Am 20.12.2011 und 27.12.2011 entfällt die Vorlesung und die Übung. Kontrolle der 8. Übungsaufgabe erfolgt am 03.01.2012.
Inhalte
Maschinelles Lernen beschäftigt sich mit Algorithmen, die aus Daten lernen können. Algorithmen des maschinellen Lernens gewinnen aus Daten Modelle, mit denen sich dann Vorhersagen ber das beobachtete System treffen lassen. Anwendungen für Datenanalyse-Verfahren erstrecken sich von der Vorhersage von Kreditrisiken über die Auswertung astronomischer Daten bis zu persönlichen Musikempfehlungen. Die behandelten Themen umfassen Klassifikation, Entscheidungsbaumverfahren, lineare Diskriminatoren, Kernel- und Support-Vektor-Maschinen, Bayessche Modelle und Empfehlungsalgorithmen, sowie verschiedene Anwendungen.
Literatur
Chris Bishop. Pattern Recognition and Machine Learning. Wir haben 30 Exemplare zum Verleihen bestellt.
Blog zur Vorlesung, Folien.
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Übungen
Aufgaben der 1. Übung am 01.11.2011
Aufgaben der 2. Übung am 08.11.2011
Aufgaben der 3. Übung am 15.11.2011: credit_test.arff, credit_train.arff
Aufgaben der 4. Übung am 22.11.2011
Aufgaben der 5. Übung am 29.11.2011
Aufgaben der 6. Übung am 06.12.2011
Aufgaben der 7. Übung am 13.12.2011
Aufgaben der 8. Übung am 03.01.2012
Aufgaben der 9. Übung am 10.01.2012
Aufgaben der 10. Übung am 17.01.2012
Aufgaben der 11. Übung am 24.01.2012
Aufgaben der 12. Übung am 31.01.2012
Aufgaben der 13. Übung am 07.02.2012