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Block-Seminar "Moderne Verfahren des Maschinellen Lernens: Kausalanalyse"

Termine und Informationen

Erster Termin für Themenvergabe	Donnerstag, 08.11.2012, 15:00-16:00 Uhr, Raum FR 6046
Termin für Blockseminar	nach Absprache
Verantwortlich	Prof. Dr. Klaus-Robert Müller
Ansprechtpartner(in)	Duncan Blythe, Irene Winkler
Sprache	Englisch
Anrechenbarkeit	Wahlpflicht in dem M.Sc. Modul Maschinelles Lernen 1

In diesem Seminar werden mathematische und statistischen Modelle zum Erkennen von kausalen Zusammenhängen besprochen. Im Gegensatz zu reinen Vorhersagemodellen, die auf den Assoziationen/Korrelationen zwischen Variablen beruhen, ist das Ziel der empirischen Kausalanalyse, Ursache und Wirkung in komplexen Systemen zu identifizieren.

Die Vorträge sollen jeweils 30 Minuten (+ 10 Minuten Diskussion) dauern. Wir legen Wert auf diese Zeitvorgabe und werden Vorträge bei deutlicher Überschreitung abbrechen.

Thema	Betreuer	Student
Cointegration	Irene Winkler
Information Geometry for Causality.pdf	Duncan Blythe
Rubin Model.pdf	Duncan Blythe
Pearl Diagrams and Causality.pdf	Duncan Blythe
PSI.pdf	Duncan Blythe
Nonlinearity and Causality.pdf	Duncan Blythe
Granger Causality.pdf	Duncan Blythe
Cortical Interaction and Coherency.pdf	Duncan Blythe
Conditional Complexity.pdf	Duncan Blythe

Als hintergrund zu den Schwierigkeiten bei der Kausal Analyse, mag Simpson's Paradox nutzlich sein.

Besonders motivierte Studenten koennen sich "An Enquiry Concerning Human Understanding" von David Hume anschauen, um das Thema in die historisches Perspektive zu setzen.

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-Als hintergrund zu den Schwierigkeiten von Kausal Analyse, mag [[http://plato.stanford.edu/entries/paradox-simpson/|Simpson's Paradox]] nutzlich sein.
+Als hintergrund zu den Schwierigkeiten bei der Kausal Analyse, mag [[http://plato.stanford.edu/entries/paradox-simpson/|Simpson's Paradox]] nutzlich sein.