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Prüfer: Steidl

Hier die gestellten Fragen:

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