Proseminar

Matrixmethoden in Datenanalyse und Mustererkennung

Wintersemester 2015/2016


Proseminar: Matrixmethoden in Datenanalyse und Mustererkennung

Sarah Schäffer, Prof. Dr. Joachim Weickert

Wintersemester 2015/2016

(Pro-)Seminar (2 h)

Hinweise: Im Sinne der Studien- und Prüfungsordnungen der Bachelor-/Master-Studiengänge Mathematik ist diese Veranstaltung ein Seminar. Ein Hauptseminarschein kann nicht erworben werden.
Im Sinne der Studien- und Prüfungsordnungen der Informatikstudiengänge handelt es sich um ein Proseminar. Es kann kein Seminarschein für diese Studiengänge erworben werden.

Quelle: Yale Face Database


NEWS: Die Verteilung der Themen ist abgeschlossen.



Wichtige TermineBeschreibungRegistrierungVoraussetzungenEinführungsveranstaltungThemenübersichtZusätzliches MaterialLiteratur



Einführungsveranstaltung (Anwesenheit erforderlich):
Die Einführungsveranstaltung wird am Mittwoch, den 21. Oktober 2015 um 16:15 Uhr in Gebäude E1.7, Raum 4.10 stattfinden.
Bei dieser Besprechung werden die Themen auf die Teilnehmer verteilt. Es besteht Anwesenheitspflicht für alle Kursteilnehmer. Bitte vergessen Sie nicht, dass Sie sich vorher registrieren müssen (siehe unten).

Seminartermine im Wintersemester 2015/2016:
Voraussichtlich Mittwoch, 16:15 Uhr in Gebäude E1.7, Raum 4.10.


Inhalt:
Viele Probleme in der Datenanalyse und Mustererkennung können mit Hilfe von effizienten numerischen Techniken aus der Linearen Algebra gelöst werden. Das Ziel dieses Proseminars ist es, einen anwendungsorientierten Einblick in einige dieser Methoden zu gewähren. Die Themen beinhalten Klassifizierung von handschriftlichem Text, Textanalyse, Textzusammenfassung, Grundlagen des Pagerank Algorithmus und Gesichtserkennung.
Das Proseminar nutzt das Buch Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition von Lars Eldén [1] als Grundlage.

Voraussetzungen:
Das Proseminar richtet sich an Studierende der Mathematik und Informatik mit Mathematikkenntnissen im Umfang von 2-3 Semestern. Bildverarbeitungskenntnisse sind nicht erforderlich.

Sprache:
Vortragssprache ist Deutsch. Das Verständnis englischsprachiger Fachliteratur ist erforderlich.


Die Registrierung ist vorbei.

Da die Anzahl der Vorträge begrenzt ist, bitten wir um Ihr Verständnis, dass Teilnehmer strikt nach dem Zeitpunkt der Registrierung zugelassen werden - keine Ausnahmen.


Regelmäßige Teilnahme:
Es wird erwartet, dass Teilnehmer(innen) zu allen Terminen erscheinen, außer bei einem wichtigem Grund, der nicht auf eigenem Verschulden beruht (Nachweise bitte sofort einreichen).

Individuelle Vorbesprechung:
Ihren Vortrag müssen Sie spätestens in der vorausgehenden Kalenderwoche mit dem jeweiligen Seminarbetreuer besprechen. Es liegt in Ihrer Verantwortung, diese Frist einzuhalten. Vereinbaren Sie dafür rechtzeitig einen Termin! Bitte legen Sie zur Vorbesprechung einen reifen Entwurf Ihres Vortrags vor. Selbstverständlich können Sie uns auch schon früher während der Vorbereitung Ihres Vortrags konsultieren.

Präsentation:
Vortragsdauer ist 30 Minuten pro Sprecher, plus 15 Minuten für Diskussion. Bitte halten Sie diese Zeitvorgaben ein. Bei den Präsentationsmitteln haben Sie freie Wahl zwischen Beamer, Overheadprojektor und Whiteboard. Diese können auch miteinander kombiniert werden. Die Vortragssprache ist Deutsch.

Nichterscheinen beim eigenen Vortragstermin:
Absagen des eigenen Vortragstermins oder Nichterscheinen beim eigenen Vortrag ist aus verschiedenen Gründen unsozial: Nachfolgende, darauf aufbauende Vorträge werden in Mitleidenschaft gezogen, Lieblingsthemen anderer Studierender werden blockiert, und im schlimmsten Fall haben Sie sogar einem Kommilitonen den Proseminarplatz streitig gemacht. Daher behalten wir uns vor, Studierende, die aus von ihnen verschuldeten Gründen ihren eigenen Vortragstermin nicht wahrnehmen, von zukünftigen Proseminaren und Seminaren unserer Gruppe auszuschließen.

Schriftliche Ausarbeitung:
Bitte fertigen Sie bis spätestens drei Wochen nach Vorlesungsende eine schriftliche Ausarbeitung Ihres Vortrags an. Dies ist eine Zusammenfassung, die in der Regel einen Umfang von drei bis fünf Seiten hat und in die Bewertung eingeht. Bitte mailen Sie die Ausarbeitung als PDF-Datei an Sarah Schäffer. Wir empfehlen die Anfertigung der Ausarbeitung mit LaTeX, aber wir akzeptieren auch die Erstellung mit anderen Textverarbeitungsprogrammen (z.B. Libre Office).

Plagiarismus:
Beachten Sie unbedingt die Standards wissenschaftlichen Arbeitens: Zitate und übernommenes Material (Daten, Bilder) müssen als solche gekennzeichnet und mit Quellenangabe versehen sein. Ein Literaturverzeichnis ist erforderlich. Ansonsten gilt das Seminar als nicht bestanden.

Teilnahme an Diskussionen:
Die Diskussionen nach den Präsentationen sind ein essenzieller Teil dieses Proseminars. Das bedeutet, dass die Teilnehmer Fragen stellen und damit positive und negative Aspekte der vorgestellten Idee finden sollen. Die aktive Teilnahme ist Teil der Schlussnote.

Verspätungen:
Um den Vortragenden nicht zu unterbrechen oder zu stören, müssen alle Teilnehmer rechtzeitig im Seminarraum sein. Teilnehmer, die regelmäßig zu spät kommen, müssen damit rechnen, dass dies einen negativen Einfluss auf ihre Note haben wird.


Nach der Einführungsveranstaltung werden hier die Folien der zugehörigen Präsentation zur Verfügung gestellt. Sie enthalten u.A. wichtige Informationen zur Vorbereitung eines guten Vortrags.



No.   Datum   Betreuer Vortragender Buchabschnitt
1 18/11 Weickert Gelin Nguedong
Folien
Chapter 3:
Linear Systems and Least Squares
2 18/11 Schäffer Marc Neuner
Folien
Geogebra-Demo
Chapter 4:
Orthogonality
3 25/11 Weickert René Poitier
Folien
Chapter 5:
QR Decomposition
4 25/11 Schäffer Rafael Dewes
Folien
Chapter 6:
Singular Value Decomposition
5 02/12 Weickert Christian Mikulcak
Folien
Chapter 7:
Reduced-Rank Least Squares Models
6 02/12 Schäffer Edgar Tretschk
Folien
Chapter 8:
Tensor Decomposition
7 09/12 Schäffer Florian Schwander
Folien
Chapter 10:
Classification of Handwritten Digits
8 09/12 Weickert Sebastian Wack
Folien
Chapter 11:
Text Mining
9 16/12 Schäffer Simon Peter
Folien
Chapter 12:
Page Ranking for a Web Search Engine
10 16/12 Weickert Justus Henne
Chapter 14:
Face Recognition Using Tensor SVD

Bitte lesen Sie vor dem ersten Seminartermin die ersten beiden Kapitel des Buches durch.

Da ein Student abgesprungen ist, müssen wir Sie leider darum bitten, auch Kapitel 9 selbstständig durchzuarbeiten. Wenn Sie Fragen haben, wenden Sie sich bitte an Sarah Schäffer.

Zwei Kapitel können in diesem Proseminar aus Mangel an Teilnehmern leider nicht behandelt werden. Falls Sie dennoch Interesse daran haben, können sie hier Kapitel 13 und Kapitel 15 herunterladen.

Eine Liste der im Buch erwähnten Quellen finden Sie in der Bibliographie.


  1. L. Eldén:
    Matrix methods in data mining and pattern recognition.
    Volume 4, Society for Industrial and Applied Mathematics (SIAM), Philadelphia, PA, 2007.

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