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- | in progess... | + | ===== Introduction to Pattern Recognition ===== |
+ | **Prüfer: | ||
+ | **Beisitzer: | ||
+ | |||
+ | Masterprüfung: | ||
+ | |||
+ | ==== Allgemeines ==== | ||
+ | * Vorbereitung: | ||
+ | * Prüfungssprache ist Englisch: Es schadet nicht, ein paar Antworttechniken auf Englisch schonmal geübt zu haben bzw. sich beim Lernen den Stoff auf Englisch zu erklären | ||
+ | * Athmosphäre während der Prüfung war gut, auch wenn ich zu anfangs extrem nervös war. Ein paar witzige Bemerkungen können die Stimmung aber beleben ^^ | ||
+ | * Tipp: Vielleicht mehr Zeit schinden, weil man aufgrund der Aufregung eh erstmal viel zu schnell redet, und dann dementsprechend mehr Fragen gestellt werden ;) | ||
+ | ==== Themen ==== | ||
+ | * Pipeline hinzeichnen, | ||
+ | * A/D: Es kam keine Frage hierzu | ||
+ | * Preprocessing: | ||
+ | * Feature Extraction: Analytic vs Heuristic voneinander abgrenzen | ||
+ | * Heuristic: Linear Predictive Coding - Motivation/ | ||
+ | * Analytic: LDA - Class labels vorhanden, Within vs Between Class distances -> Rayleigh Quotient. Als Zusatz haben wir noch über Fisher Faces geredet | ||
+ | * Feature Selection - Warum Selection? Redundante Feature wegwerfen, Most Discriminative Features finden. Aspekte: Effizienz, Computational complexity, time and Curse of Dimensionality (Intuition, Distanzen, Metriken, Sparseness) | ||
+ | * Objective Function: Mutual Information bzw. KL-Divergence hergeleitet | ||
+ | * Classification: |