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Exercises: Data Mining (Übung) - Details
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Lehrveranstaltung wird in Präsenz abgehalten.

General information

Semester SS 2022
Current number of participants 223
expected number of participants 250
Home institute Prof. Dr. Yarema Okhrin - Statistik
Courses type Exercises in category Teaching
Next date Mon , 27.06.2022 17:30 - 19:00
Pre-requisites Voraussetzung für eine erfolgreiche Teilnahme sind solide statistische Kenntnisse, welche in den Veranstaltungen Statistik I und II vermittelt werden. Die Bereitschaft zum regelmäßigen Besuch der Vorlesung, sowie eigene Vor- und Nachbereitung des Stoffes sind notwendig. Zudem wird die Bereitschaft verlangt, sich in die Statistiksprache R tiefergehend einzuarbeiten.
Performance record „Die Frage, wie geprüft wird, befindet sich bei allen bayerischen Universitäten derzeit in Klärung. Sobald es hierzu Neuigkeiten gibt, werden diese an zentraler Stelle veröffentlicht.“
Online/Digitale Veranstaltung Veranstaltung wird in Präsenz abgehalten.
Hauptunterrichtssprache deutsch
Literaturhinweise - James, Witten, Hastie, Tibshirani (2013): An Introduction to Statistical Learning - with Applications in R, Springer.
- Hastie, Tibshirani, Friedman (2009): The Elements of Statistical Learning – Data Mining, Inference and Prediction, Springer.
- Hothorn, Everitt (2014) A Handbook of Statistical Analyses using R, Chapman and Hall/CRC; 3 edition.
- Wollschläger (2014, 2017) Grundlagen der Datenanalyse mit R - Eine anwendungsorientierte Einführung , Springer.
- ...

Course location / Course dates

n.a Monday: 17:30 - 19:00, weekly

Module assignments

Comment/Description

Begleitende Übungen zur Veranstaltung Data Mining, im Rahmen derer verschiedene Verfahren behandelt werden:
1. Multiple lineare Regressionsanalyse
2. Regressionsbäume
3. Künstliche neuronale Netze
4. Netzwerkdaten
5. Clusteranalyse
6. Logistische Regressionsanalyse
Für die praktische Anwendung der erlernten Methoden wird die Statistiksoftware R genutzt.