Seminar über Stochastik: Hochdimensionale Wahrscheinlichkeitstheorie mit Anwendungen in Data Science
Sommersemester 2022 - LV-Nr. 150 510
Vorbesprechung via Zoom am Donnerstag 10. Februar 2022, um 14.00 Uhr. Interessenten die diesen
Termin nicht wahrnehmen können, wenden sich bitte direkt an den Dozenten.
Beschreibung:
von Methoden, wie sie heutzutage in Data-Science Anwendungen eingesetzt werden. Das Seminar hat
seinen Schwerpunkt in Wahrscheinlichkeitstheorie und gibt einen ersten Einblickin die grundlegende
Theorie, so weit sie in diesem Bereich benötigt wird. Die wesentlichen Themen sind:
• Konzentrationsungleichungen für Summen von unabhängigen Zufallsvariablen
• zufällige Vektoren in hoher Dimension
• zufällige Matrizen.
Es werden auch einige erste Anwendungen besprochen, wie "maximum cut for graphs", "community
detection in networks" und "clustering".
Voraussetzungen:
Wahrscheinlichkeitstheorie, wie sie in der Vorlesung Wahrscheinlichkeitstheorie 1 vermittelt werden.
Kenntnisse aus der Vorlesung Statistik 1 sind hilfreich, aber nicht zwingend erforderlich. Auf Basis des
Seminars können auch Themen für Bachelor-Arbeiten vergeben werden.
Literaturhinweise:
High-Dimensional Probability, Roman Vershynin, Cambridge University Press