Proseminar: Machine Learning

Beschreibung:
Es werden Methoden und Verfahren im Themenbereich Maschinelles Lernen vorgestellt und diskutiert.

Teilnehmende halten ein Referat (45min + 10min Diskussion) mit Folien oder Laptop-Projektion und erstellen eine schriftliche Ausarbeitung (ca. 12-15 Seiten, A4, einspaltig, 12pt Times, 2.5cm Rand). 

Themen und Termine

Datum	Thema	Betreuung	Referent(in)
09.05.2006	Entscheidungsbäume [8]	C. Spieth, A. Dräger
16.05.2006	Instanz-basiertes Lernen: k-NN, Lokal gewichtete Regression, Fall-basiertes Schließen [8]	C. Spieth, A. Dräger
23.05.2006	Feature Selection (Merkmalsextraktion) [2] [6]	C. Spieth, A. Dräger	Daniel Neuwirth
30.05.2006	Künstliche Neuronale Netze: Mehrschichtige Perzeptrone [11] [14] [pdf]	C. Spieth, A. Dräger	Christina Schmiedl
06.06.2006	Vorlesungsfrei! (Pfingstwoche)
13.06.2006	Radiale Basis-Funktionen und RBF-Netze [14] [pdf]	C. Spieth, A. Dräger	Barbara Rakitsch
20.06.2006	Bayessches Lernen: Grundprinzipien und der naive Bayes-Klassifikator im Vergleich zum Maximum Likelihood-Klassifikator [8] [pdf]	C. Spieth, A. Dräger	Andreas Schätzle
27.06.2006	Bayessche Netzwerke [4] [5] [8] [pdf]	C. Spieth, A. Dräger	Steffen Otto
04.07.2006	Hidden Markov Modelle [1] [10] [pdf]	C. Spieth, A. Dräger	Benjamin Martin
11.07.2006	Support Vector Maschinen [12] [pdf]	C. Spieth, A. Dräger	Johannes Lächele
18.07.2006	Hauptkomponentenanalyse (PCA) und Kernel-PCA [3] [4] [12] [pdf]	C. Spieth, A. Dräger	Claudia Broelemann
25.07.2006	Clustering: hierarchisches Clustern, k-means, Spektral-Clustern [4] [7] [9] [13]	C. Spieth, A. Dräger

Literaturvorschläge: 

[1] P. Baldi, S. Brunak, Bioinformatics: The Machine Learning Approach, 2. Edition, Kapitel 7 und 8, S. 165-223, 2001

[2] A. Blum, P. Langley, Selection of Relevant Features and Examples in Machine Learning, In: Artificial Intelligence, Vol 97:1-2, 1997

[3] J. Bortz, Statistik für Sozialwissenschaftler, Springer-Verlag, 1999

[4] R. Duda, P. Hart, D. Stork, Pattern Classification, Wiley Interscience, 2000

[5] D. Heckerman, A Tutorial on Learning With Bayesian Networks, Techical Report MSR-TR-95-06, 1995

[6] R. Kohavi, G. John, Wrappers for Feature Subset Selection, In: Artificial Intelligence, Vol 97:1-2, 1997

[7] M. Meila, J. Shi, A Random Walks View of Spectral Segmentation, AI and Statistics, 2001

[8] T. Mitchell, Machine Learning, McGraw Hill, 1997

[9] A. Ng, M. Jordan, Y. Weiss, On Spectral Clustering: Analysis and an algorithm, NIPS 14, 2001

[10] L. Rabiner, A Tutorial on Hidden Markov Models and Selected Applications in Speech Recognition, IEEE 1989

[11] R. Rojas, Theorie der neuronalen Netze, Springer Verlag, 1996

[12] B. Schölkopf, A. Smola, Learning with Kernels, MIT Press, 2002

[13] D. Verma, M. Meila, A Comparison of Spectral Clustering Algorithms, Technical Report 03-05-01, 2003

[14] A. Zell, Simulation Neuronaler Netze, Oldenbourg, 1994

Zusatzinformationen

Herleitung eines erwartungstreuen Schätzers für den Parameter σ der Normalverteilung

Verweise auf LaTeX-Tutorien

• Walter Schmidt, Jörg Knappen, Hubert Partl und Irene Hyna.
  LaTeX2ε-Kurzbeschreibung.
  Anleitung, Apr. 2003
  http://www.ctan.org/tex-archive/info/lshort/german/l2kurz.pdf
• Manuela Jürgens.
  LaTeX - Fortgeschrittene Anwendungen (oder: Neues von den Hobbits).
  Fernuniversität Hagen, URZ, Okt. 1995.
  ftp://ftp.fernuni-hagen.de/pub/pdf/urz-broschueren/broschueren/a027.pdf
• Werner Struckmann.
  Einige typographische Grundregeln und ihre Umsetzung in LaTeX.
  Anleitung, Jan. 2004.
  http://www.cs.tu-bs.de/ips/struck/unitext/typographie.pdf
• Hans-Georg Menz.
  LaTeX Beamer Kurs.
  Fakultät für Rechtswissenschaften, Fakultät für Informatik, Universität Freiburg, Nov. 2005.
  http://www.jura.uni-freiburg.de/service/edv-tutorat/latex/latex_beamerkurs.pdf
• Frank Neukam, Markus Kohm und Axel Kielhorn.
  Das KOMA-Script Paket.
  Anleitung, Jan. 2003.
  http://www.math.upenn.edu/tex_docs/latex/koma-script/scrguide.pdf

Stilvorlage

• Für die Erstellung der Ausarbeitung mit Word97/2000 gibt es hier eine Stilvorlage (, 27kB).
• Wenn Sie eine andere Textverarbeitung bevorzugen, orientieren Sie sich bitte an diesem Muster (, 13kB).
• Für -Fans gibt es einen Style mit kleinem Demo.