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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, | ||
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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 |