107.386 Klassifikation und Diskriminanzanalyse
Diese Lehrveranstaltung ist in allen zugeordneten Curricula Teil der STEOP.
Diese Lehrveranstaltung ist in mindestens einem zugeordneten Curriculum Teil der STEOP.

2022W, VU, 3.0h, 4.5EC

Merkmale

  • Semesterwochenstunden: 3.0
  • ECTS: 4.5
  • Typ: VU Vorlesung mit Übung
  • Format der Abhaltung: Hybrid

Lernergebnisse

Nach positiver Absolvierung der Lehrveranstaltung sind Studierende in der Lage

  • theoretische Konzepte wichtiger Dimensionsreduktionsmethoden und Methoden für lineare und nichtlineare Regression und Klassifikation zu erklären und zu formulieren
  • die Stärken und Schwächen der verschiedenen statistischen Methoden und Werkzeuge anzugeben und diese entsprechend einzusetzen

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. Die Themen inkludieren neurale Netze, Support Vector Machines, Klassifikationsbäume und verallgemeinerte additive Modelle.

Methoden

Beispiele mit Daten, Software R

Prüfungsmodus

Schriftlich und Mündlich

Weitere Informationen

Der Übungsteil findet online statt. Der Vorlesungsteil wird in Präsenz stattfinden: Mittwoch, 05.10.2022 - 11.01.2023, 8:00 - 10:00 Uhr im HS 17 Friedrich Hartmann und ab 18.01.2023 im GM 5 Praktikumshörsaal.

Details sind unter der VU 105.707 ersichtlich.

Vortragende Personen

Institut

LVA Termine

TagZeitDatumOrtBeschreibung
Mi.08:00 - 10:0005.10.2022 - 25.01.2023 05.10.2022-11.01.2023, HS 17 Friedrich Hartmann, ab 18.01.2023, GM 5Vorlesung Filzmoser
Do.11:30 - 12:3006.10.2022 - 26.01.2023 Zoom-Link in TUWEL (LIVE)Übung Filzmoser
Klassifikation und Diskriminanzanalyse - Einzeltermine
TagDatumZeitOrtBeschreibung
Mi.05.10.202208:00 - 10:00 05.10.2022-11.01.2023, HS 17 Friedrich Hartmann, ab 18.01.2023, GM 5Vorlesung Filzmoser
Do.06.10.202211:30 - 12:30 Zoom-Link in TUWELÜbung Filzmoser
Mi.12.10.202208:00 - 10:00 05.10.2022-11.01.2023, HS 17 Friedrich Hartmann, ab 18.01.2023, GM 5Vorlesung Filzmoser
Do.13.10.202211:30 - 12:30 Zoom-Link in TUWELÜbung Filzmoser
Mi.19.10.202208:00 - 10:00 05.10.2022-11.01.2023, HS 17 Friedrich Hartmann, ab 18.01.2023, GM 5Vorlesung Filzmoser
Do.20.10.202211:30 - 12:30 Zoom-Link in TUWELÜbung Filzmoser
Do.27.10.202211:30 - 12:30 Zoom-Link in TUWELÜbung Filzmoser
Do.03.11.202211:30 - 12:30 Zoom-Link in TUWELÜbung Filzmoser
Mi.09.11.202208:00 - 10:00 05.10.2022-11.01.2023, HS 17 Friedrich Hartmann, ab 18.01.2023, GM 5Vorlesung Filzmoser
Do.10.11.202211:30 - 12:30 Zoom-Link in TUWELÜbung Filzmoser
Mi.16.11.202208:00 - 10:00 05.10.2022-11.01.2023, HS 17 Friedrich Hartmann, ab 18.01.2023, GM 5Vorlesung Filzmoser
Do.17.11.202211:30 - 12:30 Zoom-Link in TUWELÜbung Filzmoser
Mi.23.11.202208:00 - 10:00 05.10.2022-11.01.2023, HS 17 Friedrich Hartmann, ab 18.01.2023, GM 5Vorlesung Filzmoser
Do.24.11.202211:30 - 12:30 Zoom-Link in TUWELÜbung Filzmoser
Mi.30.11.202208:00 - 10:00 05.10.2022-11.01.2023, HS 17 Friedrich Hartmann, ab 18.01.2023, GM 5Vorlesung Filzmoser
Do.01.12.202211:30 - 12:30 Zoom-Link in TUWELÜbung Filzmoser
Mi.07.12.202208:00 - 10:00 05.10.2022-11.01.2023, HS 17 Friedrich Hartmann, ab 18.01.2023, GM 5Vorlesung Filzmoser
Mi.14.12.202208:00 - 10:00 05.10.2022-11.01.2023, HS 17 Friedrich Hartmann, ab 18.01.2023, GM 5Vorlesung Filzmoser
Do.15.12.202211:30 - 12:30 Zoom-Link in TUWELÜbung Filzmoser
Mi.21.12.202208:00 - 10:00 05.10.2022-11.01.2023, HS 17 Friedrich Hartmann, ab 18.01.2023, GM 5Vorlesung Filzmoser

Leistungsnachweis

Beispiele in R lösen, mündliche Prüfung

LVA-Anmeldung

Von Bis Abmeldung bis
19.09.2022 12:00 16.10.2022 12:00 16.10.2022 12:00

Curricula

Literatur

Ein Skriptum zur Lehrveranstaltung ist beim Vortragenden erhältlich.

Weitere Informationen

  • Anwesenheitspflicht!

Sprache

Deutsch