Prüfer: Steidl

Hier die gestellten Fragen:


  -  Mind Map mit Stoff zeichnen
  -  Optimaler Klassifikator - Bayes bei 0/1 Kostenfunktion - hier musste auch gezeigt werden warum er optimal ist
  -  [Bild mit 2 offensichtlich normalverteilten Punktwolken gezeigt] "Welchen Klassifikator würden Sie dafür nehmen" Antwort: "Gauss => quadratische Decision Boundary"
  - Wie verändert sich die Entscheidungsgrenze wenn man zu einer Verteilung ein   paar Samples hinzufügt?
  - Geg. Decision Boundary: x^t A x + a^t x + a_0 = 1997, wie ist die a posteriori Wahrscheinlichkeit?
  - [Bild mit 2 linear trennbaren Punktwolken gezeigt] "Welchen Klassifikator würden Sie hierfür nehmen?" Antwort: "SVM"
  - "Zeichnen Sie die Decision Boundary, Margin und Alpha ein. Wo sind die Stütz$
  -  "Wenn ich [ganz weit weg vom Margin] Samples hinzufüge, wie Verändert sich die Boundary" Antwort: "gar nicht"
  -  Optimierungsproblem für Hard Margin Case beschreiben
  - Wenn y * (a^t x + a_0) - 1  < 1, > 1, -,5, < -1 ist, wo befindet sich das    zugehörige Sample (im Bild zeigen)
  - Wie lauten die KKT Conditions für die Lagrange Optimierung?