Seminar: Dimensionsreduktion und Feature Selection

Termine und Dozenten

Termin

Vorbesprechung und Themenvergabe am 1.12.2009 um 14:00 Uhr im Raum FR 6046

Blockseminar am 8.2.2010 von 10:00 bis 16:00 Uhr im Raum FR 6046

Verantwortlich

Prof. Dr. Klaus-Robert Müller

Ansprechpartner

Paul von Bünau

Inhalt

In diesem Seminar beschäftigen wir uns mit Methoden zur Auswahl (feature selection) und Konstruktion (feature extraction/construction) von Variablen für Klassifikations- und Regressionsverfahren. In hochdimensionalen Daten (Bioinformatik, Textanalyse, etc.) kann geeignete Variablenselektion entscheidend für die performance von Lernverfahren sein (curse of dimensionality). Ausserdem kann eine Dimensionsreduktion wesentlich zum Verständnis der Zusammenhänge in den Daten beitragen.

Ablauf

Themen

Die Vorträge sollen jeweils 35 Minuten (+ 10 Minuten Diskussion) dauern. Wir legen Wert auf diese Zeitvorgabe und werden Vorträge bei deutlicher Überschreitung abbrechen.

Thema

Betreuer

Principal Component Analysis (PCA) and Kernel-PCA

Felix Biessmann

Canonical Correlation Analysis (CCA)

Felix Biessmann

Locally Linear Embedding (LLE)

Paul von Bünau

Isomap

Paul von Bünau

Stationary Subspace Analysis (SSA)

Paul von Bünau

Independent Component Analysis (ICA)

Frank Meinecke

Relevant Dimension Estimation (RDE)

Mikio Braun

Seminarplan

Seminarplan

Leistungsnachweis, Anrechenbarkeit, Voraussetzungen

Die Note wird anhand des Vortrages und der Folien festgelegt. Das Seminar ist Wahlpflichtbestandteil der Master-Module "Maschinelles Lernen 1" und "Maschinelles Lernen 2". Bachelor-Studenten können diese Master-Module auf Antrag ebenfalls belegen. Wir empfehlen den vorherigen Besuch der Vorlesung "Maschinelles Lernen 1".

IDA Wiki: Main/WS09_SeminarDimred (last edited 2010-02-04 11:36:10 by PaulBuenau)