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Inhaltsverzeichnis

Prüfung Pattern Analysis, SS 2015 (Sept)

Allgemeines

  • Prüfer:
  • Stimmung:
  • Vorbereitung:
  • Ergebnis:

Prüfungsfragen und Antworten

HMM

  • states, aij usw. ergodic, linear, left-right hinmalen
  • 3 Probleme ansprechen:
  1. Marginalization
  2. wahrscheinlichste State Sequence: Viterbi-Algorithmus mittels Forward-Algorithmus (Rabiner89) und dann Summe durch argmax ersetzen
  3. Training besteht aus EM und Baumwelche (keine weitere Erklärung)

Manifold learning:

Punktwolke “e” hingemalt und gefragt was man damit machen möchte (entrollen) und wie das mit einem Forest gelöst wird → Schnitte von zwei verschiedenen Bäumen hingemalt, Affinitätsmatrix erklärt, dann Laplacian genannt und dass Eigenwerte genutzt werden um x‘ in d‘ darzustellen

Laplacian Eigenmaps:

Optimierungsproblem aufstellen ||xi-xj||*wij → min und Ergebnis der Umformung hinschreiben (Nebenbedingung einführen: (X^T)DX=1) ⇒ (D^-1)(D-W)X‘ =l*X‘…….D-W = Laplacian

Forests:

  • anhand von beispielhaften Samples Information gain und Entropie für Classification erklären

K-Means

  • erklären (Bild malen)

Parzen window:

  • erklären, wie man auf k/(N*V) kommt (über Integral) und wie man optimale Fenstergröße ermittelt:
  1. Nummerierter ListenpunktCross validation: phj=1/(N-1)*Summe Kernel
  2. Nummerierter ListenpunktML^h = argmax phj * Produkte j=1…N phj