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Machine Learning II
Machine Learning II: Advanced Topics
Last Updated: 2026-02-05 15:02:39
Abstract
The course covers advanced methods of statistical learning :boosting for classification; theory of estimators; PAC learning and statistical learning theory;variational methods and optimization, e.g., maximum entropy techniques, information bottleneck, deterministic and simulated annealing; clustering for vectorial, histogram and relational data; model selection
Objective
Die Studierenden erhalten Einblick in aktuelle Methoden des statistischen Lernens und deren Anwendungen im Bereich Spracherkennung, Bildverarbeitung und Robotik.
Content
Diese Vorlesung beschäftigt sich mit dem Thema, wie Computer aus Erfahrung lernen können: "Machines that learn to perform a task from experience". Die Vorlesung gibt einen Überblick über diesen Themenbereich. Maschinen Lernen umfasst und integriert verschiedenste Forschungsgebiete: "Künstliche Intelligenz", "Statistik", "Komplexitätstheorie", "Künstliche Neuronale Netze", etc. Der Schwerpunkt der Vorlesung liegt hierbei auf statistischen Verfahren des Maschinen Lernens und deren Anwendung in der Sprachverarbeitung, Bildverarbeitung und Robotik. Die Vorlesung (auf deutsch) wird die folgenden Themen behandeln: Bayes Decision Theory - Density Estimation - Linear Discriminants - (Multi Layer Networks) - Reinforcement Learning - Hidden Markov Models - Computational Learning Theory (Support Vector Machines) - Model Averaging - Optimization - Function Trees and Graphs.
Resources
Lecture Notes
no script; transparencies of the lectures will be made available.
Literature
Duda, Hart, Stork: Pattern Classification, Wiley Interscience, 2000. Hastie, Tibshirani, Friedman: The Elements of Statistical Learning, Springer, 2001. L. Devroye, L. Gyorfi, and G. Lugosi: A probabilistic theory of pattern recognition. Springer, New York, 1996
General Information
- Language
- English
- Frequency
- Yearly recurring
Examination
- Type
- session examination
- Mode
- oral 15 minutes
Course Components
| Type | Title | Time & Place | Hours |
|---|---|---|---|
| lecture | Machine Learning II: Advanced Topics |
|
2 h weekly |
| exercise | Machine Learning II: Advanced Topics |
|
1 h weekly |