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[Mllab] Registration Practical Lab
by leo.graf＠ymail.com 25 Mar '18

25 Mar '18

blockquote, div.yahoo_quoted { margin-left: 0 !important; border-left:1px #715FFA solid !important; padding-left:1ex !important; background-color:white !important; } Dear Professor, I’d like to register for the practical lab next semester. My student number is 3101166. Leo Graf

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[Mllab] Anmelden Praktikum
by Jan Alexander Simon 21 Mar '18

21 Mar '18

Sehr geehrte Prf. Dr. Garke und Prf. Dr. Griebel, Mein Name ist Jan Simon (MN.: 3025920) und ich möchte mich hiermit zu dem Practical Lab Numerical Simulation Algorithms in Machine Learning and their Application anmelden. Liebe Grüße, Jan Simon

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[Mllab] Fwd: [ML-news] [KDD-2018] KDD Cup Call for Participation: Fresh Air
by Jochen Garcke 21 Mar '18

21 Mar '18

Hi, der Zeitraum ist nicht der richtige, aber vielleicht können wir diese Daten (oder aus früheren KDD-Wettbewerben, die Daten müssten weiterhin zugängig sein) als Spielmaterial nutzen ? Z.B. für den letzten Zettel ? Oder hier, aber zeitlich ähnlich doof: https://www.data-mining-cup.com/ Zudem sind das dort mehr Handels/Kundendaten, was ich wenig spannend finde. Grüße, Jochen -------- Weitergeleitete Nachricht -------- Betreff: [ML-news] [KDD-2018] KDD Cup Call for Participation: Fresh Air Datum: Tue, 20 Mar 2018 14:43:11 -0700 (PDT) Von: Ping Zhang <mail.pingzhang(a)gmail.com> An: Machine Learning News <ml-news(a)googlegroups.com> Website: https://biendata.com/competition/kdd_2018/ ********** Timeline ********** 2018/3/15: Release historical data of Beijing between 2017/1/31 and 2018/1/31. You can start exploring and constructing your forecasting framework using this dataset. 2018/3/31: Release historical data of the second city. The generalization of your forecasting framework will be challenged on both cities in this competition. 2018/4/1 – 2018/4/30: Phase I: Practice Only. This is the public testing stage. The scores you get in this stage will not be counted in the final ranking. This is the time period that you explore the modeling framework, and develop and stabilize your data downloading, model retraining, forecasting, and submission process programmatically. 2018/5/1 0:00 a.m. (UTC) – 2018/5/31 23:59 p.m. (UTC): Phase II: Live Testing and Final Stage. The results of this phase will decide the final leaderboard of this year's KDD Cup. 2018/5/7 23:59 (UTC): Team merger deadline: you cannot create or change team after the team merger deadline. ********** Prize ********** The amount of all prizes is $21,500. Gold Medal (1st Place): $10,000 Silver Medal (2nd Place): $5,000 Bronze Medal (3rd Place): $3,000 Honorable Prizes (4th – 10th Place): $500, each team. More prizes, such as travel fund, certificate, or additional cash prize remain to be announced. ********** Background ********** Over the past years, air pollution has become progressively more severe in many large cities, such as Beijing. In 2011, an article in the Los Angeles Times cited Dane Westerdahl, an air quality expert from Cornell University, describing the air quality of Beijing as 'downwind from a forest fire'. Among different air pollutants, air particles, or Particulate Matters (PM), are one of the deadliest forms. Particles with a diameter of 2.5 μm or less (called PM2.5) can penetrate deeply into human lungs and enter blood vessels, causing DNA mutations, cancer, central neural system damage, and premature death. Existing biomedical research demonstrates that, once inhaled, PM2.5 can hardly be self-cleaned by the human immune system. Therefore, accurately monitoring and predicting the concentration of PM2.5 and other air particles have become increasingly crucial. With precise predictions of air pollution levels, the public and governments can respond with appropriate decisions, such as closing schools and discouraging outdoor activities, to greatly mitigate the harmful consequences of air pollution. ******************** Task and Evaluation ******************** Participants are requested to predict PM2.5, PM10, and O3 concentration levels over the coming 48 hours for two cities, one of which is Beijing, China while the other will be revealed on March 31. On each day throughout the competition, air quality data and meteorological data for both cities will be provided on the hourly basis. For example, on May 14, the participants will be able to access historical data up to May 14 (including), and will have to predict the pollution level for May 15 and 16. Over a period of 24 hours (by 23:59 UTC), each team will be allowed to make no more than 3 submissions to predict 48 hours of air quality results, starting from 0:00 UTC of the next day. We will soon provide more details on the submission API and the submission file format. -- You received this message because you are subscribed to the Google Groups "Machine Learning News" group. To unsubscribe from this group and stop receiving emails from it, send an email to ml-news+unsubscribe(a)googlegroups.com. For more options, visit https://groups.google.com/d/optout.

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[Mllab] Registration P4E1
by Simon Thomä 21 Mar '18

21 Mar '18

Guten Abend Herr Garcke und Herr Griebel, ich würde sehr gerne im kommenden Semester an dem von Ihnen angebotenen Practical Lab teilnehmen. Ich habe mich bereits ein wenig mit dem theoretischen Hintergrund hinter Machine Learning beschäftigt und würde mich freuen, wenn ich durch das Lab die Möglichkeit bekäme dies auch einmal praktisch zu erarbeiten. Mit freundlichen Grüßen Simon Thomä

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[Mllab] P4E1 Practical Lab Numerical Simulation Algorithms in Machine Learning and Their Application
by Lukas Erlenbach 20 Mar '18

20 Mar '18

Dear Ladies and Gentleman, I would like to apply for the P4E1 Practical Lab Numerical Simulation Algorithms in Machine Learning and Their Application in the upcoming Summer Semester. I am a mathematics masters student with decent knowledge in programming (C++, Python), numerics and machine learning. If you need any more information, please send me an email. Best regards, Lukas Erlenbach

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[Mllab] Registration for The Practical Lab
by Miloš Tepavčević 19 Mar '18

19 Mar '18

Dear Prof. Garcke and Prof. Griebel, With this e-mail I apply for participation in the lab. Best regards, Milos Tepavcevic

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[Mllab] Anmeldung
by Justus Fink 12 Mar '18

12 Mar '18

Hiermit möchte ich mich für das Programmierpraktikum anmelden. ++++++++++++++++++++++++ http://www.sei-justus.de ++++++++++++++++++++++++

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[Mllab] Anmeldung zum Practical Lab Numerical Simulation
by Janis Kemper 08 Mar '18

08 Mar '18

Sehr geehrter Herr Professor Griebel, sehr geehrter Herr Professor Garcke, ich möchte mich hiermit gerne für das Seminar Practical Lab Numerical Simulation im Sommersemester anmelden. Ich habe Vorkenntnisse sowohl in Python als auch C++ und ein großes Interesse an Machine Learning. Ich habe bereits einige Vorlesungen in ILAS Machine Learning (WS 17/18, Informatik) besucht, was mich in meiner Entscheidung bestätigt hat, mich in dem Bereich weiterzubilden. Dort haben wir auch erste Programmieraufgaben gelöst, zum Beispiel das Erstellen eines Decision Tree. Ich hoffe, für das Practical Lab angenommen zu werden. Mit freundlichen Grüßen Janis Kemper Matrikelnummer 2764287 --- Diese E-Mail wurde von Avast Antivirus-Software auf Viren geprüft. https://www.avast.com/antivirus

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[Mllab] Entwurf erster Zettel
by Bastian Bohn 07 Mar '18

07 Mar '18

Hi, meinen Entwurf für den ersten Zettel findet ihr nun im repo. Wenn Jochen wieder da ist, können wir ja ein wenig drüber diskutieren und dann ggf. nötige Änderungen vornehmen. Der ursprüngliche Plan, dass ich den Zettel schreibe und Jannik dann das notebook implementiert, ist hier nicht wirklich aufgegangen, weil ich immer direkt mitimplementieren musste, um zu schauen, ob das Sinn macht, was ich da an Aufgaben geschrieben habe. Daher habe ich das Notebook mit der Musterlösung gleich mithochgeladen. Der Zettel ist jetzt schon etwas länglich und von den Aufgaben her vielleicht sogar eher für 3 als für 2 Wochen geeignet (zumal die Leute sich am Anfang evtl. in Python, Numpy, Matplotlib und jupyter-notebooks reinfuchsen müssen). Man kann aber eventuell auch die 2 Aufgaben zu Gradient Descent streichen. Fand die nur sehr hübsch, weil man so schon direkt ein einfaches neuronales Netzwerk implementiert hat ohne es zu wissen. Da kann man dann auf Zettel 5 drauf aufbauen. Ich werde die nächsten 2 Wochen recht viel mit dem SFB zu tun haben (Vortrag machen und dann vom 12.-14. auf Retreat in Bad Neuenahr) und vermutlich mit dem zweiten Zettel nicht so fix voran kommen, aber vielleicht habt ihr ja da schon die ein oder andere Idee. Ein einfacher SMO Algorithmus für Klassifikation sollte auf jeden Fall für diesen Zettel gehen, das ist nicht allzu schwer. Aufbauend auf Zettel 1 könnte man dann nochmal kNN aber mit scikit-learn machen. Dann ist der Übergang da und man kennt schon scikit-learn bevor's dann direkt zur SVM geht. Viele Grüße, Bastian -- Dr. Bastian Bohn Institut für Numerische Simulation Rheinische Friedrich-Wilhelms-Universität Bonn Wegelerstr. 6 D-53115 Bonn Germany Tel.: +49 228 73-60452 Fax: +49 228 73-7527 URL: http://wissrech.ins.uni-bonn.de/people/bohn.html

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Re: [Mllab] Practical Lab Arbeitsblatt
by Bastian Bohn 27 Feb '18

27 Feb '18

Hallo Lisa, alles klar, das macht dann natürlich mehr Sinn. Bezüglich einer Vorlage für die erste Seite: Ich versuche gerade den 1. Zettel in das ClassicThesis Framework zu setzen, das Jannik in unserem git Repository hochgeladen hat. Ich weiß nicht, ob du da drankommst, aber am sinnvollsten wäre es sicherlich, wenn du da einfach Zugang bekämst und das Blatt als extra Tex-File unter "chapter" anlegst. @Jochen: Ist das möglich/sinnvoll? Dann bräuchte Lisa ggf. noch Zugang zu dem Repo. Viele Grüße, Bastian On 02/20/2018 08:32 AM, Lisa Beer wrote: > Hallo, > > danke für die vielen Anmerkungen. Stimmt, scipy.sparse.linalg macht hier > nicht so viel Sinn. Das macht erst bei g**rößeren Datensätzen Sinn, wenn > man knn-Graphen betrachtet, um die Berechnungszeit zu verringern. Da > sind dann die Matrizen dünnbesetzt. > > Viele Grüße, > > Lisa Beer > > Am 19. Februar 2018 um 16:40 schrieb Bastian Bohn <bohn(a)ins.uni-bonn.de > <mailto:bohn@ins.uni-bonn.de>>: > > Achso: Wegen Vorlage zur ersten Seite, melde ich mich die Tage nochmal. > > Viele Grüße, > Bastian > > On 02/19/2018 04:39 PM, Bastian Bohn wrote: > > Hallo Lisa, > > > > danke vielmals für die Ausarbeitung. Das ist schon ein guter Start. > > > > Jannik und ich haben eben noch diskutiert und kamen auf folgende > > ergänzenden Punkte. Nicht erschrecken, dass es so viel ist. Die > > Ausarbeitung dient trotzdem als gute Basis, denke ich: > > > > In Kapitel 1: > > > > * Hier wäre es gut, noch etwas mehr Hintergrundmotivation für den > > Diffusion Maps Algorithmus zu haben. Also: Warum schaue ich mir > die EVs > > der normalisierten Kernmatrix an? Also ein bisschen die RandomWalk > Idee > > und Diffusion Distance Idee erklären. > > (Zumindest die Idee ohne Beweise) > > > > * Am Ende von Kapitel 1 fehlt eine kurze Anmerkung, dass die k-te > > Koordinate des (i+1)-ten EVs gerade die i-te Koordinate des k-ten > > Datenpunkts im Embedding Space ist. > > > > * Was genau ist mit \cdot \mathbb{I} in Algorithmus 1 gemeint? Ist das > > das Hadamard Produkt und \mathbb{I} = (1 1 ... 1) * (1 1 ... 1)^T ? > > > > In Kapitel 2: > > > > * Anstatt beide Zelldatensätze zu nehmen, wäre es evtl. sinnvoller den > > Moignard Datensatz wegzulassen und stattdessen noch einen > synthetischen, > > einfachen, kleinen Datensatz zu nehmen, auf den man Algorithmus 1 > zuerst > > anwendet. Zum Beispiel irgendwas, was mit PCA nicht so gut geht, > wo man > > aber ein schönes 3D Embedding mit Diffusion Maps hinbekommt. Falls > du da > > eine Idee hast, was gut passen könnte, gerne einfach reinpacken. > > > > * In der Beschreibung am Anfang von Kapitel 2 wäre es wichtig, etwas > > ausführlicher zu sein, z.B. was sind Beispiele für "Cell groups" > und was > > ist für die Biologen/Mediziner hier interessant? Also z.B. > > Sichtbarmachung der einzelnen Entwicklungsstadien als Cluster in einer > > niedrigdim. Einbettung. > > > > * Die Beschreibung des Preprocessings ist recht schwer zu > verstehen ohne > > die Daten gesehen zu haben, bzw. den Code zu kennen. Hier wäre es > > hilfreich vorher ein wenig mehr über die Struktur der Daten zu sagen > > (also wie sieht die Excel Tabelle konkret aus, vielleicht auch mit > > kleinem Bildausschnitt, wo z.B. die ACTB und GAPDH Genspalten/-zeilen > > gekennzeichnet sind). Hier müsste auch noch genauer beschrieben werden > > wie das Mitteln und Subtrahieren über ACTB und Gapdh gemeint ist. Am > > besten per Formeln. > > > > Vielleicht macht es hierbei auch Sinn die Formulierung in der Aufgabe > > etwas abzuändern, sodass es weniger ein Rezept ist "Tue Schritte A und > > B", sondern mehr Motivation, warum man die einzelnen Schritte tun > muss, > > z.B.: > > > > Über den Datensatz ist Folgendes bekannt: > > Data Cleaning: > > 1. Datenpunkte/-attribute zu 1-cell stage embryos sind unbrauchbar. > > 2. Der Wert 28 dient als Baseline Referenz. Werte über 28 deuten auf > > data corruption hin. > > Date Normalization: > > 3. Normieren Sie die Daten, indem sie die als endogene Kontrollgene > > geltenden Actb und Gapdh zur Mittelwertberechnung heranziehen. (Dann > > aber trotzdem noch mit Formel dazu, weil es sonst zu schwer > verständlich > > ist) > > > > > > > > Danke auch für den tollen Referenzcode! > > Eine Kleinigkeit noch zum Code, die Jannik aufgefallen ist: > > Du verwendest zur Eigenwertberechnung scipy.sparse.linalg, was auf den > > ersten Blick komisch ist, da die Kernmatrizen ja üblicherweise voll > > besetzt sind. Hat das einen besonderen Grund? > > > > > > @ Jochen und Jannik: Falls ich etwas vergessen haben sollte oder ihr > > etwas anders seht als hier geschildert, bitte ergänzen! > > > > > > Vielen Dank und viele Grüße, > > Bastian > > > > > > > > On 02/17/2018 09:06 PM, Lisa Beer wrote: > >> Hallo zusammen, > >> > >> ich habe jetzt eine vorläufige Version des Arbeitsblattes über > Diffusion > >> Maps und des dazugehörigen Notebooks erstellt (das Notebook > >> sheet_solution ist die "Musterlösung"). Kann ich ein Feedback > bekommen, > >> ob ich an der einen oder anderen Stelle etwas weglassen, hinzufügen, > >> bearbeiten soll usw.? Haben wir eine Vorlage für die Arbeitsblätter? > >> Also für die erste Seite vor allem? > >> > >> Viele Grüße, > >> > >> Lisa Beer > > > > > > > -- > Dr. Bastian Bohn > > Institut für Numerische Simulation > Rheinische Friedrich-Wilhelms-Universität Bonn > Wegelerstr. 6 > D-53115 Bonn > Germany > > Tel.: +49 228 73-60452 > Fax: +49 228 73-7527 > URL: http://wissrech.ins.uni-bonn.de/people/bohn.html > <http://wissrech.ins.uni-bonn.de/people/bohn.html> > > -- Dr. Bastian Bohn Institut für Numerische Simulation Rheinische Friedrich-Wilhelms-Universität Bonn Wegelerstr. 6 D-53115 Bonn Germany Tel.: +49 228 73-60452 Fax: +49 228 73-7527 URL: http://wissrech.ins.uni-bonn.de/people/bohn.html

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