MU Wien:Maschinelles Lernen und Data Mining VO/UE (Flexer)

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Daten

Inhalt

  • The very basics of statistical Pattern Recognition
  • Bayes and all that
  • Probability Density Estimation
  • Advanced Classification
  • Statistical Evaluation of Machine Learning Experiments
  • Unsupervised Learning I: Visualization
  • Unsupervised Learning II: Clustering
  • Supervised Learning

Ablauf

Die VO findet wöchentlich statt. Für die Übung sind zwei umfangreiche Beispiele in Matlab zu programmieren (Genreklassifikation von Musikstücken, sehr interessant!) und abzugeben, eines gegen Mitte, eines gegen Ende des Semesters. Anwesenheitspflicht gibt es keine.

Benötigte/Empfehlenswerte Vorkenntnisse

Wer von Statistik eine Ahnung hat wird sich leichter tun, denn eigentlich basiert all das auf Statistik.

Vortrag

Arthur hat einen guten, amüsanten Vortragsstil. In die Vorlesung zu kommen zahlt sich aus, weil viele Dinge, die auf den Folien nur mathematisch formuliert sind, so viel verständlicher sind.

Übungen

In den Übungen werden die Konzepte der Vorlesung in Matlab ausprogrammiert. Es gibt zwei Beispiele zu lösen:

  • Genreklassifikation von Musikstücken mithilfe von GMMs, dazu deren Kreuzvalidierung und ein T-Test, der zwei Methoden vergleicht.
  • Erweiterte Genreklassifikation von Musikstücken mit Outlier-rejection und ROC-Kurve.

Prüfung

Die Prüfung ist schriftlich, es sind keine Unterlagen erlaubt. Sie dauert eine Stunde lang und umfasst 8 Fragen, eine aus jedem Kapitel (exklusive Intro). Ausser dem Bayes-Satz braucht man keine Formeln können, es kommt hauptsächlich auf das Verständnis an.

Literatur

Keine spezielle.

Zeitaufwand

Für jede Übung sicher ein arbeitsreiches Wochenende. Zum Lernen für die Prüfung auch bis zu einer guten Woche.

hilfreiche Links

Wo gibts Mitschriften, Skripten, Folien...

Tipps

  • Am Besten gleichzeitig Neural Computation 1 VO/UE (Dorffner, MU) besuchen, dadurch dass der Stoff sich stark überschneidet spart man sich nicht nur Arbeit, sondern versteht auch alles viel besser!
  • Diese LVA ist, solange sie nicht angeboten wird, für fortgeschrittene Methoden Maschinellen Lernens anrechenbar!