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Mathematical Foundations of Nonparametric Statistics and Machine Learning - Einzelansicht

Grunddaten
Veranstaltungsart Vorlesung Langtext
Veranstaltungsnummer 106314 Kurztext
Semester WiSe 2021/22 SWS 4
Erwartete Teilnehmer/-innen 20 Studienjahr
Max. Teilnehmer/-innen
Credits 6 Belegung Belegpflicht
Hyperlink
Sprache englisch
Termine Gruppe: [unbenannt] iCalendar Export für Outlook
  Tag Zeit Rhythmus Dauer Raum Raum-
plan
Lehrperson Status Bemerkung fällt aus am Max. Teilnehmer/-innen
iCalendar Export für Outlook Di. 14:00 bis 16:00 woch bis 25.01.2022  Einsteinstr. 64 - M B 6 (M 6)        
iCalendar Export für Outlook Fr. 14:00 bis 16:00 woch bis 28.01.2022  Einsteinstr. 64 - M B 6 (M 6)        
Gruppe [unbenannt]:
 


Zugeordnete Person
Zugeordnete Person Zuständigkeit
Stolz, Michael, Dr. verantwort
Studiengänge
Abschluss - Studiengang Sem ECTS Bereich Teilgebiet
Master - Mathematics (88 F23 20) -
Master - Mathematik (88 105 13) -
Master - Mathematik (88 105 10) -
Prüfungen / Module
Prüfungsnummer Modul
20004 Vorlesung 2 (mit Studienleistung) - Master Mathematik Version 2013
19004 Vorlesung 2 (mit Studienleistung) - Master Mathematik Version 2013
11007 Vorlesung zur angewandten Mathematik 1 - Master Mathematik Version 2013
11009 Vorlesung zur angewandten Mathematik 2 - Master Mathematik Version 2013
11012 Vorlesung zur angewandten Mathematik 3 - Master Mathematik Version 2013
20003 Vorlesung 2 (ohne Studienleistung) - Master Mathematik Version 2013
19003 Vorlesung 2 (ohne Studienleistung) - Master Mathematik Version 2013
19001 Vorlesung 1 - Master Mathematik Version 2013
20001 Vorlesung 1 - Master Mathematik Version 2013
11012 Lecture 3 (Applied Mathematics) - Master Mathematics Version 2020
11009 Lecture 2 (Applied Mathematics) - Master Mathematics Version 2020
11007 Lecture 1 (Applied Mathematics) - Master Mathematics Version 2020
21001 Lecture 1 - Master Mathematics Version 2020
21003 Lecture 2 - Master Mathematics Version 2020
22001 Lecture 1 - Master Mathematics Version 2020
22003 Lecture 2 - Master Mathematics Version 2020
Zuordnung zu Einrichtungen
Fachbereich 10 Mathematik und Informatik
Inhalt
Bemerkung

See https://www.uni-muenster.de/IVV5WS/WebHop/user/mstol_01/

für further information.

 

 

 

 

 

Voraussetzungen

Measure and probability, real and functional analysis on the beginning graduate level

Lerninhalte

This course is  about methods for learning from data while making as few assumptions as possible about the nature of the processes which have generated them. The emphasis is on proving mathematical theorems about the performance of statistical procedures and learning algorithms. To this end, a substantial portion of empirical process theory will be developed from scratch.

 


Strukturbaum
Keine Einordnung ins Vorlesungsverzeichnis vorhanden. Veranstaltung ist aus dem Semester WiSe 2021/22 , Aktuelles Semester: SoSe 2023