Maschinelles Lernen - Theorie und Anwendung
*(Integrierte Vorlesung mit Übung)*
Termin: |
17.04.2007 - 17.07.2007, 14:00 - 18:00 Uhr |
Raum: |
H1029 |
Dozent: |
Prof. Dr. Klaus-Robert Müller |
Ansprechpartner: |
Dr. Mikio Braun |
In dieser Vorlesungen werden weiterführende Themen des Maschinellen Lernens behandelt. Ein besonderer Schwerpunkt wird auf die Anwendung gelegt werden. Mehrere erfolgreiche Anwendungen des Maschinellen Lernens werden besprochen, und auf die jeweiligen Besonderheiten wird eingegangen. Beispiele sind Brain-Computer-Interface, Bioinformatik, Erkennen von Angriffen in Computernetzwerken und Textmining.
Material
Übungsblätter
Blatt 1 blatt1.pdf, Banana-Datensatz banana.mat
Blatt 2 blatt2.pdf (korrigierte Version, verlängerte Abgabe bis zum 15. Mai!)
Blatt 3 blatt3.pdf
Blatt 4 blatt4.pdf
Blatt 5 blatt5.pdf Datensätze zu Blatt 5: 04_bananadata.dat, 04_sincdata.dat, 04_sinedata.dat, 04_spiraldata.dat. Erklärung: die ersten 1 bzw. 2 Zeilen enthalten die X-, die letzte Zeile die Y-Werte.
Blatt 6 blatt6.pdf Datensatz zu Blatt 6: splice_data.mat. Wichtiger Hinweis: Da die zwei Klassen sehr unterschiedlich groß sind, macht es wenig Sinn, die Kreuzvalidierung bezüglich des Vorhersagefehlers durchzuführen. Verwendet statt dessen, den AUC-Score, d.h. die Fläche unter der ROC-Kurve.