Peter L. Bühlmann: Katalogdaten im Frühjahrssemester 2016

NameHerr Prof. Dr. Peter L. Bühlmann
LehrgebietMathematik
Adresse
Seminar für Statistik (SfS)
ETH Zürich, HG G 17
Rämistrasse 101
8092 Zürich
SWITZERLAND
Telefon+41 44 632 73 38
Fax+41 44 632 12 28
E-Mailpeter.buehlmann@stat.math.ethz.ch
URLhttp://stat.ethz.ch/~peterbu
DepartementMathematik
BeziehungOrdentlicher Professor

NummerTitelECTSUmfangDozierende
401-3620-16LSeminar in Statistics: Learning Blackjack Belegung eingeschränkt - Details anzeigen
Number of participants limited to 18.

Mainly for students from the Mathematics Bachelor and Master Programmes who, in addition to the introductory course unit 401-2604-00L Probability and Statistics, have heard at least one core or elective course in statistics
4 KP2SJ. Peters, P. L. Bühlmann, M. H. Maathuis, N. Meinshausen, S. van de Geer
KurzbeschreibungIn this seminar, we study different methods that can be applied to the problem of finding a good strategy to play Blackjack. Since the machine does not know the rules of Blackjack, it adopts (and modifies) random strategies. The data for learning will be the games that have been played. Some parts of the seminar will be devoted to implementing these methods in python.
LernzielAfter this seminar, you should know
- the problem of reinforcement learning,
- inverse probability weighting and its relation to causality,
- Q-learning,
- contextual multi-armed bandits and
- the optimal strategy of playing BlackJack.
Voraussetzungen / BesonderesWe require at least one course in statistics in addition to the 4th semester course Introduction to Probability and Statistics and basic knowledge in computer programming.

Topics will be assigned during the first meeting.
401-3632-00LComputational Statistics Information 10 KP3V + 2UM. Mächler, P. L. Bühlmann
Kurzbeschreibung"Computational Statistics" deals with modern methods of data analysis (aka "data science") for prediction and inference. An overview of existing methodology is provided and also by the exercises, the student is taught to choose among possible models and about their algorithms and to validate them using graphical methods and simulation based approaches.
LernzielGetting to know modern methods of data analysis for prediction and inference.
Learn to choose among possible models and about their algorithms.
Validate them using graphical methods and simulation based approaches.
InhaltDas Schliessen von beobachteten Daten auf komplexe Modelle ist ein zentrales Thema der rechnerorientierten Statistik. Die Modelle sind oft unendlich-dimensional und die statistischen Verfahren deshalb Computer-intensiv.
Als Grundlage wird die klassische multiple Regression eingeführt. Danach werden einige nichtparametrische Verfahren für die Regression und die Klassifikation vorgestellt: Kernschätzer, glättende Splines, Regressions-/Klassifikationsbäume, additive Modelle, Projection Pursuit und evtl. Neuronale Netze, wobei einige davon gut interpretierbar und andere für genaue Prognosen geeignet sind. Insbesondere werden auch die Problematik des Fluchs der Dimension und die stochastische Regularisierung diskutiert. Nebst dem Anpassen eines (komplexen) Modells werden auch die Evaluation, Güte und Unsicherheit von Verfahren und Modellen anhand von Resampling, Bootstrap und Kreuz-Validierung behandelt.

In den Übungen wird mit dem Statistik-Paket R (http://www.R-project.org) gearbeitet. Es werden dabei auch praxis-bezogene Probleme bearbeitet.
Skriptlecture notes are available online; see
http://stat.ethz.ch/education/ (-> "Computational Statistics").
Literatur(see the link above, and the lecture notes)
Voraussetzungen / BesonderesBasic "applied" mathematical calculus and linear algebra.
At least one semester of (basic) probability and statistics.
401-5000-00LZurich Colloquium in Mathematics Information 0 KPW. Werner, P. L. Bühlmann, M. Burger, S. Mishra, R. Pandharipande, Uni-Dozierende
Kurzbeschreibung
Lernziel
401-5620-00LResearch Seminar on Statistics Information 0 KP2KP. L. Bühlmann, L. Held, T. Hothorn, M. H. Maathuis, N. Meinshausen, S. van de Geer, M. Wolf
KurzbeschreibungForschungskolloquium
Lernziel
401-5640-00LZüKoSt: Seminar on Applied Statistics Information 0 KP1KM. Kalisch, P. L. Bühlmann, R. Furrer, L. Held, T. Hothorn, M. H. Maathuis, M. Mächler, L. Meier, N. Meinshausen, M. Robinson, C. Strobl, S. van de Geer
Kurzbeschreibung5 bis 6 Vorträge zur angewandten Statistik.
LernzielKennenlernen von statistischen Methoden in ihrer Anwendung in verschiedenen Gebieten, besonders in Naturwissenschaft, Technik und Medizin.
InhaltIn 5-6 Einzelvorträgen pro Semester werden Methoden der Statistik einzeln oder überblicksartig vorgestellt, oder es werden Probleme und Problemtypen aus einzelnen Anwendungsgebieten besprochen.
3 bis 4 der Vorträge stehen in der Regel unter einem Semesterthema.
SkriptBei manchen Vorträgen werden Unterlagen verteilt.
Eine Zusammenfassung ist kurz vor den Vorträgen im Internet unter http://stat.ethz.ch/talks/zukost abrufbar.
Ankündigunen der Vorträge werden auf Wunsch zugesandt.
Voraussetzungen / BesonderesDies ist keine Vorlesung. Es wird keine Prüfung durchgeführt, und es werden keine Kreditpunkte vergeben.
Nach besonderem Programm. Koordinator M. Kalisch, Tel. 044 632 3435
Lehrsprache ist Englisch oder Deutsch je nach ReferentIn.
Course language is English or German and may depend on the speaker.