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[ 951STMOSTLK14 ] KV (*)Statistical Learning

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Workload Ausbildungslevel Studienfachbereich VerantwortlicheR Semesterstunden Anbietende Uni
4 ECTS M1 - Master 1. Jahr Statistik Helmut Waldl 2 SSt Johannes Kepler Universität Linz
Detailinformationen
Quellcurriculum Masterstudium Statistics and Data Science 2025W
Lernergebnisse
Kompetenzen
(*)Students can apply methods for supervised and unsupervised learning.
Fertigkeiten Kenntnisse
(*)
  • Knowing and understanding of the basic problems terms and methods of classification and regression methods (k1,k2)
  • Knowing and understanding of the basic problems terms and methods of boosting, bagging and random forests (k1,k2)
  • Applying classification and regression methods with the freeware R (k3)
  • Understanding and applying simple unsupervised learning techniques (k2, k3)
(*)
  • Classification methods
  • Discriminant analysis
  • Regression trees
  • Boosting
  • Bagging and random forests
  • Neural networks
  • Principle components methods
Beurteilungskriterien (*)Exam Project
Lehrmethoden (*)Lecture

Abhaltungssprache Englisch
Literatur (*)Hastie T., Tibshirani R. and Friedman J. (2009). The elements of statistical learning.
Lehrinhalte wechselnd? Nein
Äquivalenzen (*) in collaboration with 951STMOARAK14: KV Advanced Regression Analysis (4 ECTS) equivalent to
4MSMV2KV: KV Multivariate Verfahren II (8 ECTS)
Präsenzlehrveranstaltung
Teilungsziffer 40
Zuteilungsverfahren Zuteilung nach Vorrangzahl