Maschinelles Lernen A, WS 2005
Institut für Grundlagen der Informationsverarbeitung (708) letzte Änderungen: 01.02.06

Inhalt der Vorlesung

Diese Lehrveranstaltung konzentriert sich auf Algorithmen aus den Gebieten Mustererkennung (pattern classification) und Data Mining.

Die Mustererkennung befaßt sich mit dem Problem Computerprogramme zu entwerfen, welche in der Lage sind, z.B. handgeschriebene Ziffern zu erkennen, eine Spielsituation im Schach zu bewerten, oder anhand von einigen Meßwerten festzustellen ob jemand krank ist oder nicht.

Data Mining ist eine Variante der Mustererkennung, bei der mehr oder weninger selbständiges Erkennen von Mustern in sehr großen Mengen von Daten im Vordergrund steht.

Geplante Themen sind u.A.:

Neuigkeiten

Auf dieser Seite wird zusammengefaßt was es auf dieser Homepage Neues gibt. Diese Seite wird im Laufe des Semesters immer am neuesten Stand gehalten.

03.03.06 Die Punkte für die Projekte und damit die endgültigen Noten für die Übung finden Sie hier.
01.02.06 Die Ergebnisse des Tests vom 01.02.2006 sowie die Noten für die Vorlesung finden Sie hier (letzte Spalten).
24.01.06 Die Übung am 25.01.2006, sowie die Vorlesung am 31.01.2006 entfallen. Der Abschluss-Test findet am 01.02.2006 um 13:00 im Seminarraum IGI statt.
24.01.06 Die vorläufigen Noten für die Übung sind hier abrufbar. Diese Noten können sich durch die Projekte noch ändern. Note "1*" bedeutet, dass Sie zwar die Punkte für die Note 1 haben, aber noch kein Projekt abgegeben haben. Die Spalte "Exam Bonus" gibt Ihnen die Bonus-Punkte für die Prüfung an.
20.12.05 Die Projekte für die Übung sind online. Sie finden die Liste möglicher Themen hier.
20.12.05 Die nächsten Übungsstunden finden am 18.01.2006 statt. Am 11.01.2006 gibt es keine Übung. Falls Sie Fragen zu den Übungen oder Projekten haben, können Sie aber an diesem Tag zu einer Sprechstunde von 12:15-13:00 in das Büro von Hr. Pfeiffer kommen.
22.11.05 Die Übungsstunde am 7. Dezember 2005 entfällt.
07.11.05 Die Ergebnisse fuer Beispiele 1-3 sind hier erhältlich.
25.10.05 Auch die Vorlesung findet ab dem 08.11.2005 im Seminarraum IGI statt.
19.10.05 Die nächsten Übungsstunden finden für beide Gruppen im Seminarraum IGI statt.
12.10.05 Die ersten Übungsbeispiele finden Sie hier.
05.10.05 Die erste Vorlesung findet am Di, 11. Oktober 2005 statt. Die erste Übung wird für beide Gruppen gemeinsam abgehalten und zwar am Mi, 12. Oktober 2005 von 12:15-13:00 im Hörsaal i11.
04.10.05 Diese Homepage wird ins Leben gerufen. Ich hoffe Sie nutzen die Möglichkeiten die wir Ihnen hier bieten. Falls Sie Anregungen oder Beschwerden zur Homepage haben senden Sie uns eine e-mail.


Aufgaben

Auf dieser Seite finden Sie die Angaben für die Übungsbeispiele:

Übungen



Nr.AusgegebenAbgabe amGerechnet amLinkZusatzmaterial
112.10.0502.11.200502.11.2005WEKA 
212.10.0502.11.200502.11.2005Decision Trees 
312.10.0502.11.200502.11.2005Entropy and Information Gain 
412.10.0509.11.200509.11.2005Binary Decision Trees 
512.10.0509.11.200509.11.2005Confidence Intervals 
612.10.0509.11.200509.11.2005Leave-one-out Error Estimation 
712.10.0516.11.200516.11.2005Weak-Learner with Weighting 
821.10.0516.11.200516.11.2005AdaBoost 
921.10.0516.11.200516.11.2005AdaBoost AppletLink zum Applet
1004.11.0523.11.200523.11.2005Bagging and BoostingLink zum Applet
1104.11.0530.11.200530.11.2005Forward Stagewise Additive Modeling 
1214.11.0530.11.200530.11.2005EM Algorithm AppletLink zum Applet
1314.11.0514.12.200514.12.2005EM Algorithm for Mixture of Gaussians 
1422.11.0514.12.200514.12.2005Unrelated Features 
1522.11.0514.12.200514.12.2005Improving Performance by Feature Selectionagridatasets.jar
1620.12.0518.01.200618.01.2006Designing Bayesian Networks 1 
1720.12.0518.01.200618.01.2006Designing Bayesian Networks 2 
1820.12.0518.01.200618.01.2006Conditional Independence 
1918.01.0601.02.2006 Properties of Kernels 



Projekte



Nr.Link
1Journal Paper Review
2Conference Paper Review
3EM with Mixtures of Lines
4Handwritten Digits Recognition
5Estimating Body Fat
6Predicting Text Relevance from Eye Movements
7Data Collection


Bitte posten Sie Fragen zu den Aufgabenstellungen in die MLA Newsgroup, oder schicken Sie sie an unseren Tutor Stefan Klampfl.

Mitwirkende Personen

Diese Vorlesung wird abgehalten vom Institut für Grundlagen der Informationsverarbeitung, Inffeldgasse 16b/1. Stock, A-8010 Graz.

Vortragende


Tutor

Sekretariat

Falls Sie Fragen oder Probleme haben, scheuen Sie sich nicht, oben genannte Personen zu kontaktieren.


Ort und Zeit:

Vorlesungen

Zeit: Dienstag, 16.15-18.00
Erste Abhaltung: Dienstag, 11. Oktober 2005
Hörsaal: Seminarraum IGI, Inffeldgasse 16b, 1. Stock


Übung



Weiterführende Literatur:



Unterlagen

Literatur | Software | Vorlesungsfolien | Tutorials

Literatur



Software


Folien aus der Vorlesung

>
ÜbungDatumThemaMaterial
115.11.2005Feature Selection(PPT)
206.12.2005Bayesian Networks(PPT)
317.01.2006Kernel Methods(PDF)(Handzettel)

Folien aus den Übungen

ÜbungDatumThemaMaterial
112.10.2005Introduction, Decision Trees(PDF)



Tutorials




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