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-Hier die gestellten Fragen:+===== Hier die gestellten Fragen:=====
   * Big Picture geben (Ich hab nicht viel gezeichnet, aber beim reden schon viel neben Informationen reinfließen lassen.(z.b. hab ich den Zusammenhang Bayes-Gaussian-Naive Bayes - NN schonmal angereissen))   * Big Picture geben (Ich hab nicht viel gezeichnet, aber beim reden schon viel neben Informationen reinfließen lassen.(z.b. hab ich den Zusammenhang Bayes-Gaussian-Naive Bayes - NN schonmal angereissen))
   * Dann kamen fragen zur Logistic Regression -> sigmoid function - parametrized - optimierung mit Newton. Welche ableitungen werden benötigt?-> 1. und 2.   * Dann kamen fragen zur Logistic Regression -> sigmoid function - parametrized - optimierung mit Newton. Welche ableitungen werden benötigt?-> 1. und 2.
   * Dann kam SVM, wie ist die objective function vom Hard-margin und Soft-,margin   * Dann kam SVM, wie ist die objective function vom Hard-margin und Soft-,margin
   *  Woran erkennt man das die Margin maximiert wird?   *  Woran erkennt man das die Margin maximiert wird?
 +  * Wann wäre der Abstand zur dB der eukilidsche Abstand?
   * ->Sie sagten ja die SVM erzeugt unique Lösungen, die soft Margin SVM auch? -> nein, mit µ gewichtet man den einfluss.   * ->Sie sagten ja die SVM erzeugt unique Lösungen, die soft Margin SVM auch? -> nein, mit µ gewichtet man den einfluss.
   * Was passiert wenn µ groß wird, also eher gegen unendlich? -> wird zu hard margin   * Was passiert wenn µ groß wird, also eher gegen unendlich? -> wird zu hard margin
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 Dann war die Zeit auch rum, bei dem Übungsteil bin ich ganz schön geschlingert, ich hab immer wieder versucht Theorie einfließen zu lassen im Style: Dann war die Zeit auch rum, bei dem Übungsteil bin ich ganz schön geschlingert, ich hab immer wieder versucht Theorie einfließen zu lassen im Style:
 - Die Matrix A und B werden da mit -1 multipliziert da die inequalities <= 0 sein müssen (1. KKT) - Die Matrix A und B werden da mit -1 multipliziert da die inequalities <= 0 sein müssen (1. KKT)
-War schon etwas unangenehm :), er sagte dann auch der Theorie teil war sehr gut, der matlab teil eher das genaue gegenteil. Er hätte mir eine 1,7 gegeben, der beisitzer konnte ihn wohl zu einer 1,3 Überreden. (Danke nochmal, falls er das liest ;) ).+War schon etwas unangenehm :), er sagte dann auch der Theorie teil war sehr gut, der matlab teil eher das genaue gegenteil. Das die Theorie so gut war, und der beisitzer ;), ham mir dann noch ne sehr gute Note bescheert.