$FILE

15

VORLESUNG im Wintersemester 2017

Prof. Dr. E.G. Schukat-Talamazzini


Teil PDF Titel Inhalte
00 \epsfig{file=/home/schukat/tex/logos/down.ps,height=4.0ex,width=5.0em} Organisatorisches Studium, Prüfung, Literaturangaben · Wintersemester 2017
01 \epsfig{file=/home/schukat/tex/logos/down.ps,height=4.0ex,width=5.0em} Einführung Was ist Lernen?, Repräsentationsformen, Aufgabenstellungen, Datamining
02 \epsfig{file=/home/schukat/tex/logos/down.ps,height=4.0ex,width=5.0em} Datenaufbereitung Skalen, Relationen, Konvertierung, Ausreißer, Imputation
03 \epsfig{file=/home/schukat/tex/logos/down.ps,height=4.0ex,width=5.0em} Visualisierung PCA, MDS, SOFM, NMF, ICA, Hauptflächen, Faktoranalyse; visuelle Datenerkundung
04 \epsfig{file=/home/schukat/tex/logos/down.ps,height=4.0ex,width=5.0em} Kategorisierung Versionenraum, Loglinearmodelle, Bayesregel, Entscheidungsbäume
05 \epsfig{file=/home/schukat/tex/logos/down.ps,height=4.0ex,width=5.0em} Gruppierung Hierarchische, relationale, konzeptuelle & spektrale Gruppierung, (fuzzy) K-means, EM/GMM/PPCA
06 \epsfig{file=/home/schukat/tex/logos/down.ps,height=4.0ex,width=5.0em} Abhängigkeiten Korrelation, Assoziation, Dependenzmodelle, Bayesnetze, Markovnetze, Lernen und Schließen

(PDF-Format, 4 Folien/Seite)



E.G. Schukat-Talamazzini Institut für Informatik Fakultät Mathe/Inf FSU Jena 18.08.2017 - 11:09 E-Mail