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Learning, Classification and Compression
Last Updated: 2026-06-01 11:33:15
Abstract
The focus of the course is aligned to a theoretical approach of learning theory and classification and an introduction to lossy and lossless compression for general sets and measures. We will mainly focus on a probabilistic approach, where an underlying distribution must be learned/compressed. The concepts acquired in the course are of broad and general interest in data sciences.
Objective
After attending this lecture and participating in the exercise sessions, students will have acquired a working knowledge of learning theory, classification, and compression.
Content
1. Learning Theory (a) Framework of Learning (b) Hypothesis Spaces and Target Functions (c) Reproducing Kernel Hilbert Spaces (d) Bias-Variance Tradeoff (e) Estimation of Sample and Approximation Error 2. Classification (a) Binary Classifier (b) Support Vector Machines (separable case) (c) Support Vector Machines (nonseparable case) (d) Kernel Trick 3. Lossy and Lossless Compression (a) Basics of Compression (b) Compressed Sensing for General Sets and Measures (c) Quantization and Rate Distortion Theory for General Sets and Measures
Resources
Lecture Notes
Detailed lecture notes will be provided.
Learning Materials (Links)
General Information
- Language
- English
- Levels
- BSC , DR , MSC
- Frequency
- Yearly recurring
Examination
- Type
- session examination
- Mode
- oral 30 minutes
Course Components
| Type | Title | Time & Place | Hours |
|---|---|---|---|
| lecture | Learning, Classification and Compression |
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2 h weekly |
| exercise | Learning, Classification and Compression |
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1 h weekly |
Offered In
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Wahlfächer (Für das Master-Diplom in Angewandter Mathematik ist die folgende Zusatzbedingung (nicht in myStudies ersichtlich) zu beachten: Mindestens 14 KP der erforderlichen 26 KP aus Kern- und Wahlfächern müssen aus Bereichen der angewandten Mathematik und weiteren anwendungsorientierten Gebieten stammen.)
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Wahlfächer aus Bereichen der angewandten Mathematik ... (vollständiger Titel: Wahlfächer aus Bereichen der angewandten Mathematik und weiteren anwendungsorientierten Gebieten)
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Vertiefung: Signal Processing and Machine Learning (The core courses and specialization courses below are a selection for students who wish to specialize in the area of "Signal Processing and Machine Learning ", see . The individual study plan is subject to the tutor's approval.)
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Vertiefungsfächer (These specialization courses are particularly recommended for the area of "Signal Processing and Machine Learning", but you are free to choose courses from any other field in agreement with your tutor. Semester / Research Projects are not allowed in this category. A minimum of 40 credits must be obtained from specialization courses during the MSc EEIT.)
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Fächer der Vertiefung (A total of 42 CP must be achieved form courses during the Master Program. The individual study plan is subject to the tutor's approval. Semester / Research Projects are not allowed in this category.)
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Statistik Master (Die hier aufgelisteten Lehrveranstaltungen gehören zum Curriculum des Master-Studiengangs Statistik. Die entsprechenden KP gelten nicht als Mobilitäts-KP, auch wenn gewisse Lerneinheiten nicht an der ETH Zürich belegt werden können.)
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Allgemeine Wahlfächer (Den Studierenden steht das gesamte Lehrangebot der ETH Zürich zur individuellen Auswahl offen - mit folgenden Einschränkungen: Lehrveranstaltungen aus den ersten beiden Studienjahren eines Bachelor-Curriculums der ETH Zürich sowie Lehrveranstaltungen aus GESS "Wissenschaft im Kontext" sind nicht als allgemeines Wahlfach anrechenbar. Die Dozierenden folgender Lehrveranstaltungen empfehlen sie ausdrücklich den Studierenden der Physik. (Für die Lehrveranstaltungen in dieser Liste können Sie die Kategorie "Allgemeine Wahlfächer" direkt in myStudies zuordnen. Für die Kategoriezuordnung anderer zugelassener Lehrveranstaltungen lassen Sie bei der Prüfungsanmeldung "keine Kategorie" ausgewählt und wenden Sie sich nach dem Verfügen des Prüfungsresultates an das Studiensekretariat ( ).))
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Doktorat Informationstechnologie und Elektrotechnik (A minimum of 12 ECTS credit points must be obtained during doctoral studies (also see sub-categories for details) More Information at )
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Vertiefung Fachwissen (The courses on offer below are but a small selection out of a much larger available number of courses. Please discuss your course selection with your PhD supervisor.)
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