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Proseminar: Machine Learning

Dozent Prof. Dr. A. Zell, Christian Spieth (A305), Andreas Dräger(C303)
Sprechstunde nach Vereinbarung per Email oder Anruf
Zeit Dienstag, 13 - 15 Uhr (c.t.)
Umfang 2
Beginn 25.04.2006
Vorbesprechung 25.04.2006, 13 Uhr
Ort A302 , Sand 1
Turnus regelmäßig 



Beschreibung:

Es werden Methoden und Verfahren im Themenbereich Maschinelles Lernen vorgestellt und diskutiert.

Teilnehmende halten ein Referat (45min + 10min Diskussion) mit Folien oder Laptop-Projektion und erstellen eine schriftliche Ausarbeitung (ca. 12-15 Seiten, A4, einspaltig, 12pt Times, 2.5cm Rand). 

Themen und Termine
Datum Thema Betreuung Referent(in)
09.05.2006 Entscheidungsbäume [8] C. Spieth, A. Dräger
16.05.2006 Instanz-basiertes Lernen: k-NN, Lokal gewichtete Regression, Fall-basiertes Schließen [8] C. Spieth, A. Dräger
23.05.2006 Feature Selection (Merkmalsextraktion) [2] [6] C. Spieth, A. Dräger Daniel Neuwirth
30.05.2006 Künstliche Neuronale Netze: Mehrschichtige Perzeptrone [11] [14] [pdf] C. Spieth, A. Dräger Christina Schmiedl
06.06.2006 Vorlesungsfrei! (Pfingstwoche)
13.06.2006 Radiale Basis-Funktionen und RBF-Netze [14] [pdf] C. Spieth, A. Dräger Barbara Rakitsch
20.06.2006 Bayessches Lernen: Grundprinzipien und der naive Bayes-Klassifikator im Vergleich zum Maximum Likelihood-Klassifikator [8] [pdf] C. Spieth, A. Dräger Andreas Schätzle
27.06.2006 Bayessche Netzwerke [4] [5] [8] [pdf] C. Spieth, A. Dräger Steffen Otto
04.07.2006 Hidden Markov Modelle [1] [10] [pdf] C. Spieth, A. Dräger Benjamin Martin
11.07.2006 Support Vector Maschinen [12] [pdf] C. Spieth, A. Dräger Johannes Lächele
18.07.2006 Hauptkomponentenanalyse (PCA) und Kernel-PCA [3] [4] [12] [pdf] C. Spieth, A. Dräger Claudia Broelemann
25.07.2006 Clustering: hierarchisches Clustern, k-means, Spektral-Clustern [4] [7] [9] [13] C. Spieth, A. Dräger

Literaturvorschläge: 

[1] P. Baldi, S. Brunak, Bioinformatics: The Machine Learning Approach, 2. Edition, Kapitel 7 und 8, S. 165-223, 2001

[2] A. Blum, P. Langley, Selection of Relevant Features and Examples in Machine Learning, In: Artificial Intelligence, Vol 97:1-2, 1997

[3] J. Bortz, Statistik für Sozialwissenschaftler, Springer-Verlag, 1999

[4] R. Duda, P. Hart, D. Stork, Pattern Classification, Wiley Interscience, 2000

[5] D. Heckerman, A Tutorial on Learning With Bayesian Networks, Techical Report MSR-TR-95-06, 1995

[6] R. Kohavi, G. John, Wrappers for Feature Subset Selection, In: Artificial Intelligence, Vol 97:1-2, 1997

[7] M. Meila, J. Shi, A Random Walks View of Spectral Segmentation, AI and Statistics, 2001

[8] T. Mitchell, Machine Learning, McGraw Hill, 1997

[9] A. Ng, M. Jordan, Y. Weiss, On Spectral Clustering: Analysis and an algorithm, NIPS 14, 2001

[10] L. Rabiner, A Tutorial on Hidden Markov Models and Selected Applications in Speech Recognition, IEEE 1989

[11] R. Rojas, Theorie der neuronalen Netze, Springer Verlag, 1996

[12] B. Schölkopf, A. Smola, Learning with Kernels, MIT Press, 2002

[13] D. Verma, M. Meila, A Comparison of Spectral Clustering Algorithms, Technical Report 03-05-01, 2003

[14] A. Zell, Simulation Neuronaler Netze, Oldenbourg, 1994


Zusatzinformationen

Herleitung eines erwartungstreuen Schätzers für den Parameter σ der Normalverteilung


Verweise auf LaTeX-Tutorien


Stilvorlage

  • Für die Erstellung der Ausarbeitung mit Word97/2000 gibt es hier eine Stilvorlage (Word97-Format, 27kB).
  • Wenn Sie eine andere Textverarbeitung bevorzugen, orientieren Sie sich bitte an diesem Muster (PDF-Format, 13kB).
  • Für Latex-Fans gibt es einen Style mit kleinem Demo.

Last changes: 20.02.2008, 10:58 CET. RA-Webmaster. Impressum
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