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-Big Picture
+====== Mustererkennung 2008 ======
-Sampling Theorem
-Quantisierung (was wichtig) - war gemeint pdf von signal
-Wie kann man ein nicht-lineares filter durch ein lineares approximieren (LS-Estimation)
-Median filter (ein Beispiel: zeichnet Eingabe du muss das Ergebnis hinmalen)
-PCA und Implicit Eigenvektoren (Warum, Wie)
-SVM, Rosenblatt's Perceptron und SVR (Support Vector Regression)
-Prüfung war sehr anwendungsorientiert. Nur Theory auswendig lernen hat nicht viel gebracht. Man soll am besten auch die Übungen anschauen.
+  * Big Picture,
+  * Sampling Theorem,
+  * Quantisierung (was wichtig) - war gemeint pdf von signal,
+  * Wie kann man ein nicht-lineares filter durch ein lineares approximieren (LS-Estimation),
+  * Median filter (ein Beispiel: zeichnet Eingabe du muss das Ergebnis hinmalen),
+  * PCA und Implicit Eigenvektoren (Warum, Wie),
+  * SVM, Rosenblatt's Perceptron und SVR (Support Vector Regression).
+Prüfung war sehr anwendungsorientiert. Nur Theorie auswendig lernen hat nicht viel gebracht. Man soll am besten auch die Übungen anschauen.