Machine Learning im Wintersemester 2013/2014
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Inhalt
- Die Veranstaltung ist eine Einführung in den Bereich des Maschinellen Lernens. Es werden Strategien des überwachten, unüberwachten und evolutionären Lernens behandelt. Grundlage der Veranstaltung ist das Lehrbuch von Stephen Marsland (siehe Literaturangabe).
Voraussetzungen
- Analysis, Lineare Algebra, Stochastik
- Programmieren (Python)
Materialien
- Kontrollblatt
- Übungsblatt 1
- Übungsblatt 2
- Übungsblatt 3
- Übungsblatt 4
- Übungsblatt 5
- Übungsblatt 6
- Übungsblatt 7
- Übungsblatt 8
Projektthemen
- Gutheil: Entscheidungsbäume, Boosting/Bagging
- Volland: Entscheidungsbäume, Boosting/Bagging
- Pasler: HMM
- Rieder: HMM
- Baumgärtner: k-Means
- Brylka: k-Means
- Reichwein: LSTM
- Lopez: LSTM
- Weißer: SVM
- Dudda: SVM
Literatur
- Marsland, S.; Machine Learning: An Algorithmic Perspective, Chapman and Hall/CRC, 2009.