Seminar Classification Algorithms

Sommersemester 2014

Übersicht

• Allgemeines
• Termine und Räume
• Zusätzliche Unterlagen
• Verweise

Allgemeines

Auf dieser Seite finden Sie verschiedene Informationen zum Seminar "Classification Algorithms", das im Wintersemester 2014/2015 von Christian Braune und Pascal Held an der Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg gehalten wird. Diese Seite wird im Laufe des Semesters aktualisiert.

Inhalte des Seminars

Klassifikation ist ein Teilbereich der intelligenten Datenanalyse, bei dem das Ziel ist, anhand von Trainingsbeispielen ein Modell zu erlernen. Solch ein Modell soll dann in der Lage sein, neue und unbekannte Objekte korrekt in die bekannten Klassen einzuordnen. Hierfür existieren viele verschiedene Verfahren, die Strukturinformationen aus den vorhandenen Daten unterschiedlich ausnutzen, um zu einem Ergebnis zu kommen.

In diesem Seminar sollen in der Gruppe verschiedene Klassifikationsalgorithmen erarbeitet und beschrieben werden, sowie anhand von Beispielen Stärken und Schwächen der Algorithmen aufgezeigt werden. Dabei werden wir versuchen sowohl auf verschiedene Arten von Daten (statische, dynamische, ... ) einzugehen sowie verschiedene Klassen (überwacht, teilüberwacht, ...) von Klassifikationsgorithmen vorzustellen.

Voraussetzungen

Grundlagen der Informatik / Algorithmen und Datenstrukturen Kenntnisse in Vektorrechnung und Grundlagen der Stochastik sind sicherlich von Vorteil, aber nicht zwingend notwendig.

Teilnehmerkreis

Etwa 15-20 Studenten der Informatik und interessierte Studierende anderer Fachrichtungen.

Alle Teilnehmer werden gebeten sich über den FIN Registration Service zu anzumelden.

Organisatorische Regelungen für den Teilnahmeschein

Je nach Wunsch des Studenten gibt es für das Seminar entweder 3 CP (Bachelor/Master: als wissenschaftliches Seminar) oder 6 CP (nur Master, als wissenschaftliches Seminar) (mit jeweils angepassten Anforderungen). Außerdem wird

• regelmäßige Teilnahme an den Seminarterminen und aktive Mitarbeit während des Seminars

erwartet.

Termine und Räume

Weitere Termine/Vorträge:

Thema	Termin	Vortragende
Einführung, kNN	14.10.2014	Christian Braune, Pascal Held
Decision Trees	28.10.2014	Dominique Kasper, Martin Hünermund
Bayes Classifier	04.11.2014	Sebastian Hesse, Benjamin Krause
LDA / QDA	11.11.2014	Anita Hrubos, David Bodnár
LLM / SVM	18.11.2014	Alexander Dockhorn, Marco Dankel
Label Propagation	25.11.2014
S3VM	02.12.2014	Marianne Stecklina
Active Learning	16.12.2014	Tino Reising, Fabian Göcke
Ensemble Methods	13.01.2015	Frederik Sander, Jannis Becke
Feature Selection / Preprocessing	20.01.2015	Anita Hrubos, David Bodnár
Finale	27.01.2015

Zusätzliche Unterlagen

Themen

• Decision Trees (zum 28.10.14): Induction of Decision Trees, Simplifying Decision Trees (kostenlos aus dem Uni-Netz abrufbar)
• Bayes Classifier (zum 04.11.14): Naive Bayes Bayesian Networks
• LDA / QDA (zum 11.11.14): The Elements of Statistical Learning (Chapter 4.3), Online Course on QDA (sehr kurz :) )
• LLM / SVM (zum 18.11.14): A training algorithm for optimal margin classifiers, The Elements of Statistical Learning (Chapter 12.3) (Kernel)
• Label Propagation (zum 25.11.14): Learning from Labeled and Unlabeled Data with Label Propagation
• S3VM (zum 2.12.14): Semi Supervised Support Vector Machines, Fast and Simple Gradient-Based Optimization for Semi-Supervised Support Vector Machines
• Active Learning (zum 16.12.14): Active Learning Literature Survey
• Ensemble Methoden (zum 13.01.15): Bagging Predictors, Random Forests
• Preprocessing (zum 20.01.15): Guide to Intelligent Data Analysis (Chapter 6.1 - 6.3)

Verweise auf andere Webseiten

• Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg
• Fakultät für Informatik
• Institut für Wissens- und Sprachverarbeitung
• Arbeitsgruppe Neuronale Netze und Fuzzy-Systeme
• andere Lehrveranstaltungen der Arbeitsgruppe