105.707 Advanced Methods for Regression and Classification
Diese Lehrveranstaltung ist in allen zugeordneten Curricula Teil der STEOP.
Diese Lehrveranstaltung ist in mindestens einem zugeordneten Curriculum Teil der STEOP.

2018W, VU, 3.0h, 4.5EC

Merkmale

  • Semesterwochenstunden: 3.0
  • ECTS: 4.5
  • Typ: VU Vorlesung mit Übung

Ziele der Lehrveranstaltung

Theoretische Konzepte und praktische Anwendung flexibler Regressions- und Klassifikationsverfahren. Anwendung der Verfahren mit Hilfe des Programmpaketes R.

Inhalt der Lehrveranstaltung

Im vergangene Jahrzehnt gab es förmlich eine Explosion in der Informationstechnologie. Als Nebenprodukt entstehen riesige Datenmengen in so vielfältigen Anwendungsbereichen wie Medizin, Finanzwirtschaft oder Marketing. Die Herausforderung der Analyse dieser Daten hat zur Entwicklung neuer Werkzeuge der Statistik geführt und Forschungsgebiete wie Data Mining, maschinelles Lernen oder Bioinformatik begründet. Die Lehrveranstaltung beschreibt wichtige Konzepte dieser Werkzeuge in einem einheitlichen konzeptuellen Rahmen.

Vortragende

Institut

LVA Termine

TagZeitDatumOrtBeschreibung
Mi.09:00 - 11:0003.10.2018 - 30.01.2019FH Hörsaal 4 Vorlesung Filzmoser
Do.12:00 - 13:0004.10.2018 - 31.01.2019FH Hörsaal 6 - TPH Vorlesung Filzmoser
Advanced Methods for Regression and Classification - Einzeltermine
TagDatumZeitOrtBeschreibung
Mi.03.10.201809:00 - 11:00FH Hörsaal 4 Vorlesung Filzmoser
Do.04.10.201812:00 - 13:00FH Hörsaal 6 - TPH Vorlesung Filzmoser
Mi.10.10.201809:00 - 11:00FH Hörsaal 4 Vorlesung Filzmoser
Do.11.10.201812:00 - 13:00FH Hörsaal 6 - TPH Vorlesung Filzmoser
Mi.17.10.201809:00 - 11:00FH Hörsaal 4 Vorlesung Filzmoser
Do.18.10.201812:00 - 13:00FH Hörsaal 6 - TPH Vorlesung Filzmoser
Mi.24.10.201809:00 - 11:00FH Hörsaal 4 Vorlesung Filzmoser
Do.25.10.201812:00 - 13:00FH Hörsaal 6 - TPH Vorlesung Filzmoser
Mi.31.10.201809:00 - 11:00FH Hörsaal 4 Vorlesung Filzmoser
Mi.07.11.201809:00 - 11:00FH Hörsaal 4 Vorlesung Filzmoser
Do.08.11.201812:00 - 13:00FH Hörsaal 6 - TPH Vorlesung Filzmoser
Mi.14.11.201809:00 - 11:00FH Hörsaal 4 Vorlesung Filzmoser
Mi.21.11.201809:00 - 11:00FH Hörsaal 4 Vorlesung Filzmoser
Do.22.11.201812:00 - 13:00FH Hörsaal 6 - TPH Vorlesung Filzmoser
Mi.28.11.201809:00 - 11:00FH Hörsaal 4 Vorlesung Filzmoser
Do.29.11.201812:00 - 13:00FH Hörsaal 6 - TPH Vorlesung Filzmoser
Mi.05.12.201809:00 - 11:00FH Hörsaal 4 Vorlesung Filzmoser
Do.06.12.201812:00 - 13:00FH Hörsaal 6 - TPH Vorlesung Filzmoser
Mi.12.12.201809:00 - 11:00FH Hörsaal 4 Vorlesung Filzmoser
Do.13.12.201812:00 - 13:00FH Hörsaal 6 - TPH Vorlesung Filzmoser

Prüfungen

TagZeitDatumOrtPrüfungsmodusAnmeldefristAnmeldungPrüfung
Mi.14:00 - 15:0012.08.2020Sem.R. DA grün 03 A - mündl. Prüfungsraum Mathematik mündlich14.07.2020 12:00 - 10.08.2020 12:00in TISSOral Exam (slots will be extended if students are on the waiting list))
Di.10:00 - 12:0009.02.2021 Office Filzmosermündlich21.01.2021 12:00 - 08.02.2021 12:00in TISSOral Exam (slots will be extended if students are on the waiting list))
Mi.14:00 - 15:0011.08.2021Sem.R. DA grün 03 A - mündl. Prüfungsraum Mathematik mündlich13.07.2021 12:00 - 09.08.2021 12:00in TISSOral Exam (slots will be extended if students are on the waiting list))

LVA-Anmeldung

Von Bis Abmeldung bis
03.10.2018 12:00 15.11.2018 12:00 15.11.2018 12:00

Curricula

StudienkennzahlSemesterAnm.Bed.Info
066 645 Data Science 1. Semester

Literatur

Es wird kein Skriptum zur Lehrveranstaltung angeboten.

Weitere Informationen

Sprache

Englisch