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Part C: Combinatorial Structures and Classification
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Part A: Shape and Structural Constraints
Part B: Statistical Inverse Problems
Part C: Combinatorial Structures and Classification
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C1: Structure Estimation and Graphical Modelling in High Dimensions
In diesem Projekt werden neue Methodologie, Theorie und Algorithmen entwickelt für das Schätzen diskreter Strukturen (d.h. Graphen) aufgrund von verrauschten Daten. Ein Graph repräsentiert eine Modell-Struktur, eine Assoziation… (mehr)
C2: Stability Analysis for Clustering
Dieser Antrag befasst sich mit dem Lernen von Modellstrukturen in Gruppierungs- oder Partitionierungsproblemen, insbesondere wie kann die Zahl der Gruppen in Daten bestimmt und gleichzeitig diskriminative Merkmale… (mehr)
C3: Classification with Nonsmooth Penalties
Es gibt viele Beispiele von Klassifikationsproblemen: Sprach- oder Handschriften-Erkennung, Klassifikation von normalem oder Tumorgewebe auf Grund von Gen-Expressionen, u.v.m. Klassifikation spielt eine zentrale Rolle… (mehr)
C4: Quantifying Confidence for Computer-Intensive Classifiers
Klassifikation beschaftigt sich mit der Vorhersage einer Gruppenvariable Y mit nur endlich vielen möglichen Werten auf Grund eines Vektors X von Kovariablen. Traditionell geht es um die Bestimmung eines Klassifikators… (mehr)
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