Regularisierungstechniken in Regression und Klassifikation

Seminar im Wintersemester 2011/2012


NEWS
27.03.12
Die Noten für das Seminar hängen im Schaukasten gegenüber dem Büro von Frau Maxa aus. Die Notenliste wurde bereits an Frau Höfner übermittelt.
23.01.12
Kranheitsbedingt fällt das Seminar am 24.1.2012 aus. Sämtliche ausstehenden Termine verschieben sich um eine Woche nach hinten.
19.10.11 Unter Material gibt es nun einen Link zu dem von Herrn Tutz empfohlenen Buch: "The Elements of Statistical Learning"
12.10.11 Die Themen für das Seminar können hier eingesehen werden.
10.10.11 Die Vorbesprechung des Seminars und die Verteilung der Themen findet in der ersten Semesterwoche am 18.10.11 um 16:30 im Seminarraum statt.

Inhalt
In Regressions- und Klassifikationsproblemen mit einer großen Anzahl an Einflussgrößen ist die Maximum-Likelihood-Schätzung oft nicht durchführbar oder zumindest nicht optimal. Zudem gewinnt die Aufgabenstellung der Variablenselektion angesichts immer größerer Datensätze zunehmend an Bedeutung. Moderne Regularisierungstechnicken sind hilfreich, um Paramter schätzbar zu mchen und insbesondere um relevante Variablen zu identifizieren. Die regularisierten Modelle verfügen über eine gute Interpretierbarkeit und liefern präzisere Prognosen als unregularisierte Modelle.

In diesem Seminar werden sowohl klassische als auch neuere Regularisierungstechniken vorgestellt, die zur Klassifikation und/oder Regression geeignet sind. Ein Großteil der betrachteten Variablen zielt auf eine Kombination von Variablenselektion und Verbesserung der Modellperformance ab.

Personen
Prof. Dr. Gerhard Tutz Zimmer 457, Akademiestr. 1
Dipl. Stat. Felix Heinzl Zimmer 453, Akademiestr. 1
Dipl. Stat. Wolfgang Pößnecker Zimmer 459, Akademiestr. 1
Dipl. Stat. Stephanie Rubenbauer Zimmer 140, Ludwigstr. 33
M.Sc. Gunther Schauberger Zimmer 459, Akademiestr. 1

Material
Als generelle Literatur wird für das Seminar folgendes Buch empfohlen:
  1. Hastie, Tibshirani & Friedman (2009): The Elements of Statistical Learning, 2.Auflage, New York: Springer
Hier kann das Buch kostenlos heruntergeladen werden.

Termine
Sofern nicht anders bekanntgegeben, findet das Seminar dienstags an den unter Programm genannten Terminen von 16.30-18.30 Uhr im Seminarraum (144) des Instituts für Statistik, Ludwigstr. 33, statt.

Anforderungen zum Scheinerwerb
  1. Vortrag von ca. 45 Minuten Dauer.
  2. Ausarbeitung des Themas als Seminararbeit (ca. 10-15 Seiten); Abgabe bis spätestens vier Wochen nach Vorlesungsende, also bis zum 09.03.2012.
  3. Aktive Teilnahme.