Methoden der linearen Algebra in der Datenwissenschaft (Sommersemester 2024)
Viele Verfahren in der Datenanalyse und Signalverarbeitung beruhen auf Konzepten der linearen Algebra. In diesem Proseminar befassen wir uns mit einigen dieser grundlegenden Methoden. Die behandelten Themen umfassen:
- Das lineare Modell
- Die Hauptkomponentenanalyse
- Clustering
Dozenten: Prof. Dr. Mathias Trabs, M.Sc. Sebastian Höfer
Termin der Vorbesprechung und Vergabe der Themen:
Dienstag, den 06.02.24 um 13:00 Uhr in Raum 2.058
Wöchentlicher Seminartermin: Donnerstags, 09:45 - 11:15 Uhr, Raum 2.058.
Referenzen:
- Bapat, „Linear Algebra and Linear Models“, 2012
- James, Witten, Hastie und Tibshirani, „An Introduction to Statistical Learning“, 2021
- Luxburg, „A Tutorial on Spectral Clustering“, 2007
- Shalev-Shwartz und Bend-David, „Understanding Machine Learning“, 2014
- Trabs, Jirak, Krenz und Reiß, „Statistik und maschinelles Lernen“, 2021