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Pattern Analysis (lecture + exercises) (PA-VÜ)7.5 ECTS
Modulverantwortliche/r: Joachim Hornegger Lehrende:
Joachim Hornegger, Thomas Köhler
Startsemester: |
SS 2014 | Dauer: |
1 Semester | Turnus: |
jährlich (SS) |
Präsenzzeit: |
80 Std. | Eigenstudium: |
145 Std. | Sprache: |
Englisch |
Lehrveranstaltungen:
Empfohlene Voraussetzungen:
Es wird empfohlen, folgende Module zu absolvieren, bevor dieses Modul belegt wird:
Pattern Recognition (lecture + exercises) (WS 2013/2014)
Inhalt:
Aufbauend auf der Vorlesung Pattern Recognition führt die Vorlesung in das Design von Musteranalysesystemen sowie die zugrundeliegenden mathematischen Methoden ein. Die Vorlesung umfasst im Einzelnen: Fluch der Dimension, ROC-Kurve, Bias-Varianz Tradeoff, Mean Shift Algorithmus, Random-Walker und Graph Cut Segmentierung, Baumklassifikatoren, konvexe Kostenfunktionen, Chinese Restaurant Problem, Dirichlet Verteilungen, Gauß Prozesse, Haar Merkmale, AdaBoost, Probabilistic Boosting Trees, Marginal Space Learning, Random Forest Klassifikator, Kalman Filter, Partikel Filter, Reinforcement Learning, Markov Zufallsfelder, Bayes Netze.
Literatur:
Christopher Bishop, Pattern Recognition and Machine Learning, Springer Verlag, Heidelberg, 2006
Richard O. Duda, Peter E. Hart und David G. Stork, Pattern Classification, Second Edition, 2004
Trevor Hastie, Robert Tibshirani und Jerome Friedman, The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction, Second Edition, Springer Verlag, 2009
Weitere Informationen:
Schlüsselwörter: Mustererkennung,Musteranalyse
Studien-/Prüfungsleistungen:
Pattern Analysis (Vorlesung mit Übung) (Prüfungsnummer: 263497)
- Prüfungsleistung, mündliche Prüfung, Dauer (in Minuten): 30, benotet
- Anteil an der Berechnung der Modulnote: 100.0 %
- Erstablegung: SS 2014, 1. Wdh.: WS 2014/2015, 2. Wdh.: keine Wiederholung
1. Prüfer: | Joachim Hornegger |
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