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- 04_folien
- Bias Correction in Maximum Likelihood Logistic Regression - Folien
- 03_beweise
- Local Case-Control Sampling - Beweise
- 03_folien
- Local Case-Control Sampling - Folien
- 02_folien
- More Efficient Estimation for Logistic Regression with Optimal Subsamples - Folien
- 02_ausarbeitung
- More Efficient Estimation for Logistic Regression with Optimal Subsamples - Ausarbeitung
- 01_folien
- Logistic Regression for Massive Data with Rare Events - Folien
- Folien und Handouts
- Folien und Handouts der Vorträge aus dem Seminar "Statistical Learning for Imbalanced Data Sets" (Sommersemester 2021).
- 06_folien
- M-Schätzung und MLE-Theorie in logistischer Regression - Folien
- 05_folien
- Risk Bounds for Statistical Learning - Folien
- 04_folien
- Nichtparametrische Regression und neuronale Netze - Folien
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- Nichtparametrische Regression und neuronale Netze - Beweis Theorem 2
- 03-02_ausarbeitung
- Fast Rates for SVMs Using Gaussian Kernels - Ausarbeitung
- 03-02_folien
- Fast Rates for SVMs Using Gaussian Kernels - Folien
- 03-01_ausarbeitung
- Fast Rates for SVMs Using Gaussian Kernels - Ausarbeitung
- 03-01_folien
- Fast Rates for SVMs Using Gaussian Kernels - Folien
- 02_code
- Mathematical Foundations for SVM Learning - Code
- 02_folien
- Mathematical Foundations for SVM Learning - Folien
- Folien und Handouts
- Folien und Handouts der Vorträge aus dem Seminar "Mathematical Foundations of Statistical Learning" (Sommersemester 2020).
- 01_folien
- Einführung in Statistical Learning - Folien
- 01_handout
- Einführung in Statistical Learning - Handout
- Projektseminar: Stochastik in der Biologie
- Seminar: Mathematische Statistik im Informationszeitalter
- Seminar: Probabilistische Anwendungen in der Forensischen Genetik
- Seminar Statistical Learning for Imbalanced Data Sets
- Projektseminar: Stochastik in der Biologie
- Seminar Mathematical Foundations of Statistical Learning