[ Teaching ]


Lecture Statistical Learning (Statistische Lerntheorie, 4 SWS, 5 ECTS)


Summer 2021, Prof. Dr. Volker Blanz, Dr. Mai Lan Ha

Lecture: Thursday, 4pm - 6pm, Zoom meeting 5:30pm

Tutorial: Monday, 4:15pm - 5:45pm, Zoom meeting starts at 4:15pm

As a consequence of Covid-19, the lecture will be digital in this semester. Information and material will be on this website.

Two guides for the new Python-based programming exercises are provided now as well.

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The manuscript, videos and exercise sheets can be found here (password required).

Die Teilnehmer werden in die Lage versetzt, die Methoden der statistischen Lerntheorie selbstständig auf praktische Probleme anzuwenden. Die Kenntnis dieser Verfahren ist in der Computer Vision heute unabdingbar. Durch die Vielseitigkeit der Lerntheorie, die auch in vielen anderen Disziplinen (Bioinformatik, Medizin, Wirtschaft) Anwendung findet, trägt die Veranstaltung zu einer breit gefächerten Berufsqualifikation bei.

- Statistische Grundlagen

- Schätzung von Wahrscheinlichkeitsdichten

- Klassifikation

- Regression

- Induktionsproblem

- Risiko- und Verlustfunktionen

- Regularisierung

- VC-Dimension

- Support Vektor Maschinen

- Nichtüberwachtes Lernen

- Kernel-PCA

- Lokale Beschreibungsmethoden

 

Literaturangaben:

  V. Vapnik, The Nature of Statistical Learning Theory, Springer 1999

  Duda, Hart, Stork: Pattern Clasification, 2ed., Wiley 2001

  B. Schölkopf, A. J. Smola, Learning with Kernels, MIT Press, 2002.





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