alle Vorlesungsfolien per Video angeschaut und Tafelbild mitgeschrieben
alte Prüfungsprotokolle stichpunktartig in einem Dokument zusammengefasst (nach Kapitel geordnet)
Daher konnte ich wissen welche Themen besonders wichtig waren und wie detailliert die Fragen waren.
Wichtiges im Skript markiert
Wichtiges erneut abgeschrieben (= Merk-Zettel)
Merkzettel auswendig gelernt
Ergebnis: Ziemlich gut ;)
Prüfungsfragen und Antworten
1. Introduction:
Mindmap hinmalen
2. Manifold Learning
Welche Algorithmen gibt es?
Was sind Manigfaltigkeiten und Wie funktionieren ISO-Maps?
swiss role in 3D hingemalt
daneben eine ISOMAP in 2D (aufgerollte swiss roll)
Distanzmatrix beinhaltet geodätische Distanzen
für eine Nachbarschaft ist die euklidische Distanz eine gute Approximation
für weiter entfernte Knoten muss der Dijkstra-Algorithmus den kürzesten Pfad finden
Was ist das Optimierungsproblem von Laplacian Eigenmaps und wie funktioniert der Algorithmus.
In der Vorlesung wurde dieses Thema 2x (einmal von Christian und einmal von Prof. Hornegger) behandelt.
Ich habe Christians Version vom Kapitel Random Forests beschreiben. Er wollte eigentlich die analytische Herleitung der Laplacian-Matrix (von Prof. Hornegger) wissen.
Nach der Nebenbedingung wurde auch gefragt: s.th. x'^T D x' = 1
3. Hidden Markov Models
Bitte ein einfaches HMM hinzeichnen (und ganz kurz erklären).
4. Clustering
Es wurde ein Bild mit zwei Männchen aufgemalt. Beide hatten einen roten Kopf und einen blauen Bauch.
Wie kann ich hier Siegmentierung betreiben?
3 Algorithmen zu nennen: Hard-Clustering (aka K-Means), Soft-Clustering, MSA
Wie funktioniert MSA, wie funktioniert K-Means (im Bezug auf das Beispielproblem)
MSA, welche Kernel haben wir kennengelernt?
2 Kernel erwähnt: Epanechnikov, Gaussian
Wann wählt man K-Means, wann MSA? Bzw. Was sind die Parameter?
K-Means wählt man wenn die Anzahl der Maxima bekannt ist. Parameter ist also k, die Anzahl der Maxima.
Wenn die Anzahl der Maxima unbekannt ist, kann man sehr viele MS-Vorgänge initialisieren. Viele werden gegen gleiche Maxima konvergieren. So findet man k Maxima. Parameter ist die Fenstergröße.
Wie segmentiere ich die blauen Teile (Bauch) voneinander?