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INSTITUT FÜR MEDIZINISCHE INFORMATIK, STATISTIK UND EPIDEMIOLOGIE English Website

BI.Bioinformatik (Teil von 10-202-2413 oder 10-202-2206, mit 5 LP)

Informationen zur Vorlesung "Grundlagen des Statistischen Lernens"

Dozent Prof. Dr. Korbinian Strimmer, Kristin Reiche
Termin Dienstags, 11:15 - 12:45
  Mittwochs, 11:15 - 12:45 (14 tägig)
Raum Dienstags: IMISE, Härtelstr. 16-18, Raum 109 (14.01.2014, 21.01.2014, 28.01.2014: Raum 114)
  Mittwochs: IMISE, Härtelstr. 16-18, Raum 109 (ab 15.01.2014: Raum 110)

Teilnehmerkreis

Fortgeschrittene Studenten im Hauptstudium / M.Sc. / Doktoranden.

Inhalt: Vorlesung "Grundlagen des maschinellen Lernens und der Statistik"

Ziel der Vorlesung ist es, die konzeptionellen Grundlagen des maschinellen Lernes zu verstehen. Ein Großteil der Vorlesung beschäftigt sich mit statistischen Lernverfahren und Informationstheorie.

Besprochene Inhalte:
  • Zufallsvariablen und Wahrscheinlichkeitstheorie
  • Stochastische Modellierung
  • Entropy und Information
  • Maximum likelihood und Bayesianische Inferenz
  • Clustering und Klassifikation
  • Resampling Verfahren (Bootstrap und MCMC)
  • Modellwahl und Hypothesentesten
  • Hochdimensionale Statistik und Regularisierung
  • Analyse räumlich-zeitlich korrellierter Daten

Die Umsetzung und Anwendung dieser Verfahren mit Hilfe der R Programmiersprache wird parallel zur Einführung in die theoretischen Grundlagen erläutert.

Inhalt: Seminar "Aktuelle Arbeiten in der Biostatistik"

In dieser Veranstaltung werden aktuelle wissenschaftliche Arbeiten, die sich mit biostatistischen Verfahren sowie mit der Analyse hochdimensionaler molekulargenetischer Daten beschäftigen, diskutiert.

Downloads und Literatur

Literatur

Software

Letzte Änderung: 23.04.2015Redakteur:
Prof. Dr. Korbinian Strimmer
Zeit: 0,022 s