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Note: 1.0
Ich war extrem nerv�s beide Pr�fer haben sich sehr bem�ht eine lockere Pr�fungsathmosph�re herzustellen und haben mit gezielten Nachfragen geholfen.
Teil 1: Prof. Angelopoulou fragt, Prof. Hornegger ist Beisitzer
- Pattern Recognition „pipeline“:
- > A/D→Pre-Proc.→FE/FS→Class.
- Preprocessing: was haben wir gemacht?
- > Aufgez�hlt, habe Normalization und Thresholding vergessen, war aber egal
- Erz�hlen sie was zu Thresholding; was ist das, was macht man.
- > Prinzip erkl�rt, die verschiedenen Methoden erl�utert; habe noch Otsu erw�hnt, weil ich
das im Hinterkopf hatte. „Das ist AMER Stoff“. Ok, dann eben nicht ;) - Erl�utern sie eine Methode ihrer Wahl im Detail
- > Schnittpunkt von 2 Normalverteilung. Erkl�rt, wie man den Threshold findet, wenn man Erwartungswert und Varianz
hat, aber nicht vorgemacht („Das ergibt eine quadratische Gleichung, die ich jetz bestimmt nicht richtig
l�sen kann").
Weiter iteratives Verfahren erkl�rt -> Threshold festlegen, ML-Sch�tzer von EW und VAR ausrechnen, Threshold neu festlegen usw.
Habe noch dazu gesagt, das man das z.B. x-mal machen kann (mit festem x) oder abbricht, wenn sich "nicht mehr viel ver�ndert"
oder man Histogramm und Normalverteilung vergleicht und bei geringer Abweichung abbricht
- Wir haben 2 verschiedene Methoden zur Feature Extraction besprochen. Welche sind diese
- Analytisch und Heuristich; erkl�rt wof�r was steht
- Welche heuristischen Methoden haben wir beschrieben
- > zum Bespiel Fourier, Wavelet,…
- Unterbricht mich: Walsh-Transformation
- > Habe gesagt, dass ich die rekursive Formel nicht kann. War ihr glaube ich egal, die kann sich wohl
keiner merken. Erkl�rt, dass es sich um Approximationen von sin und cos (mit steigender Frequenz)
durch Treppenfunktionen handelt. Hintergrundidee: FT ist Transformation mit sin und cos.
Formeln f�r wal(x,2k), wal(x,2k-1) aus Niemann hingeschrieben (nicht die Rekursive!), gezeichnet.
Dann bin noch irgendwie auf die Hadamard-Matrix gekommen, ich wei� nicht mehr, ob sie explizit danach
gefragt hat. Wollte dann noch wissen, wie das Kronecker-Produkt funktioniert.
- Was k�nnen sie zu Feature Selection sagen
- > Warum �berhaupt? Weil man tausende von Features extrahieren kann und man vermeiden will,
untereinander korrelierte oder „bedeutungslose“ Features zu verwenden
- > minimierung/maximierung von Zielfunktionen, welche die Fehlerrate approximieren, anhand der Auswahl
einer Untermenge der Features. Musste Gott sei Dank keine Zielfunktion hinschreiben!