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TU Berlin

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Lebenslauf

Lupe

1993 - 1999 Studium der Technischen Informatik an der TU-Berlin.
Schwerpunkte: Künstliche Intelligenz, Robotik, Nachrichtentechnik

1998 - 1999 Systemprogrammierer und Algorithmenentwickler am Fraunhofer Institut für Produktionsanlagen und Konstruktionstechnik Berlin (IPK)

2000 - 2003 Entwicklungsingenieur bei der Cortologic-AG

2003 - 2004 Freiberuflicher Ingenieur (Entwicklung von Spracherkennungssystemen,
Embedded-Programmierung) www.speech-recog.de

2004 - 2009 Wissenschaftlicher Mitarbeiter der MDT

Forschung

  • Stochastik, nichtparametrische Dichteschätzung, nichtparametrische Regression, Ein-Klassen Klassifikation
  • Viterbi-Algorithmen, insbesondere Hidden-Markov-Models und Dynamic Time Warping Derivate
  • Signalverarbeitung, Vorverarbeitung für Mustererkennungszwecke
  • Embedded-Systems

Publikationen

Kernel Regression by Mode Calculation of the Conditional Probability Distribution
Zitatschlüssel webpublishedreference200811242870130885
Autor Kühn, S
Jahr 2008
Zusammenfassung The most direct way to express arbitrary dependencies in datasets is to estimate the joint distribution and to apply afterwards the argmax-function to obtain the mode of the corresponding conditional distribution. This method is in practice difficult, because it requires a global optimization of a complicated function, the joint distribution by fixed input variables. This article proposes a method for finding global maxima if the joint distribution is modeled by a kernel density estimation. Some experiments show advantages and shortcomings of the resulting regression method in comparison to the standard Nadaraya-Watson regression technique, which approximates the optimum by the expectation value.
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Ewa Heinze
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