Lehrende: Dr. Kilian Seng
Veranstaltungsart: Seminar / Übung
Orga-Einheit: Politics, Administration & International Relations
Anzeige im Stundenplan: Advanced Methods | Y
Semesterwochenstunden: 3
Credits: 3,0
Standort: Campus der Zeppelin Universität
Unterrichtssprache: Englisch
Min. | Max. Teilnehmerzahl: 10 | 24
Prioritätsschema: Standard-Priorisierung
Inhalte: Ziel der Veranstaltung ist es, einen Überblick über Machine Learning Verfahren zu geben und ihre Funktionsweise nachzuvollziehen, beispielsweise ensemble, error-based, information-based, probability-based, rule-based und similarity-based Algorithmen. Mögliche Anwendungen sind Klassifikationen und Vorhersagen. Dabei sollen ihre Ergebnisse mit Ergebnissen parametrischer Verfahren, wie etwa Regressionen, verglichen werden. Vorausgesetzt werden Grundkenntnisse in R, wie Daten einlesen, Variablen generieren, deskriptive Analysen und Tests durchführen, Regressionsmodelle schätzen und interpretieren.
Weitere Informationen zu den Prüfungsleistungen: Hausarbeit mit R
Literatur: Lantz, Brett (2019): Machine Learning with R. Brigmingham: Packt. 3rd ed.
Wenn Sie E-Learning Funktionalitäten nutzen möchten, tragen Sie bitte "Ja" ein.: Ja
