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pruefungen:hauptstudium:ls5:pr-2019-04-08 [08.04.2019 12:06] (aktuell) – angelegt ThiloK
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 +Atmosphaere und Bewertung wie immer sehr angenehm. Man soll wohl einfach mal reden und alles erzaehlen was man weiss. Er unterbricht einen schon, wenn man zu sehr abschweift.
  
 +**F**: Drei Bereiche in Vorlesung: Daten schaetzen und transformieren, Boundary ausrechnen und ...?
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 +**A**: Wollte auf Kaskade bzw. Boosting raus
 +  * Boosting an sich erklaert mit Weights fuer Classifier und Feature Vektoren → gemittelte Gesamtentscheidung
 +  * Formeln von AdaBoost aufgeschrieben und erklaert
 +  * Graph fuer err_m aufgemalt und erlaeutert
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 +**F**: Welche Kostenfunktion berechnet die Fehlerrate beim erstem Classifier?
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 +**A**: Initialgewichte sind 1/N daher 0-1 Loss
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 +**F**: Was haben wir dann zum Trennen der Klassen ausser SVM noch gemacht?
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 +**A**: Logistic Regression
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 +**F**: Zurueck zu SVM, erklaeren Sie mal.
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 +**A**: Breite der Margin maximieren
 +  * Bild gemalt und erst mal generell erklaert was das Ziel ist
 +  * Dann Hard Margin Optimierungsproblem hergeleitet
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 +**F**: Und wie ist das jetzt mit Slack Variablen?
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 +**A**: Optimierungsproblem fuer Soft Margin aufgestellt.
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 +**F**: Schreiben Sie mal die Lagrange Funktion hin. Was sind die Variablen?
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 +**A**: Dual Problem und Lagrange Funktion hingeschrieben
 +  * ListenpunktVariablen sind alpha, alpha_0, chi, chi_hat und die Lagrange Multiplier
 +  * Wichtig: x ist fest und daher keine Variable!
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 +**F**: Und wie funktioniert damit Regression?
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 +**A**: Wieder Bild gemalt
 +  * Epsilon Schlauch minimieren, wichtig war ihm, dass Soft Margin Fall hier quasi nicht existent
 +  * Optimierungsproblem dazu hingeschrieben