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Abstract
Einfuehrung in statistische Modellierung und maschinelles Lernen.
Objective
Ziel ist es, das Prinzip und die die Werkzeuge des maschinellen Lernens kennenzulernen, und sie zur Datenalalyse in praktischen Situationen anwenden zu koennen.
Content
Multivariate Verteilungen; Vergleich von Wahrscheinlichkeitsverteilungen; Regression; Klassifizierung; Modellselektion und cross-validation; Clustering und Dichteschätzung; mixture models; neuronale Netze
Resources
Literature
C. Bishop: Pattern Recognition and Machine Learning, Springer 2006 T. Hastie, R. Tibshirani, J. Friedman, The Elements of Statistical Learning, Springer 2017 R. Duda, P. Hart, D. Stork: Pattern Classification, Wiley 2000