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pruefungen:hauptstudium:ls5:pr_pamar2010_2 [26.03.2010 10:24] – johnix | pruefungen:hauptstudium:ls5:pr_pamar2010_2 [29.03.2010 15:39] – 89.204.137.70 | ||
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- | ==== PR Angelopolou | + | Prüferin und Prüfer waren sehr freundlich, die Prüfung verlief sehr fair \\ (im Gegenteil zu manch anderen... z.B. SoftwareEngeneering Strategie B, wo man die Note auch gleich erwüfeln kann) |
- | * Q: -\\ => Soll ich die Pattern-recognition-pipeline hinmalen? -> hingemalt | + | ---- |
- | * Q: ja, *lach* | + | ==== PR Angeloupoulu |
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* Q: Preprocessing - Inhalte stichpunktartig wiedergeben \\ => Thresholding, | * Q: Preprocessing - Inhalte stichpunktartig wiedergeben \\ => Thresholding, | ||
* Q: Thresholding, | * Q: Thresholding, | ||
* Q: Feature Extraction, was gibt es für 2 Ansätze \\ => Heuristisch, | * Q: Feature Extraction, was gibt es für 2 Ansätze \\ => Heuristisch, | ||
* Q: Was gibt es für Analytische Ansätze \\ => PCA, LDA | * Q: Was gibt es für Analytische Ansätze \\ => PCA, LDA | ||
- | * Q: Schreiben Sie doch mal die Zielfunktion für die LDA hin \\ => argmax (dist(Interclass)) / argmin (dist(Intraclass)) | + | * Q: Schreiben Sie doch mal die Zielfunktion für die LDA hin \\ => argmax (dist(Interclass)) / argmin (dist(Intraclass)) |
* Q: Bayes Klassifikator hinschreiben, | * Q: Bayes Klassifikator hinschreiben, | ||
- | ==== PA Hornegger ==== | ||
- | * Q: Malt 2 Klassen hin und eine beliebige Entscheidungsgrenze, | ||
- | * Q | ||
- | + | ==== PA Hornegger ==== | |
- | + | * Q: Malt 2 Klassen hin und eine beliebige Entscheidungsgrenze, | |
- | + | * Q: SVM - Wie schaut das Optimierungsproblem in Formeln aus? \\ => Hard Margin Case hingemalt und die Optimierungsfunktion hingeschrieben: | |
- | + | * Q: Wie schaut das aus mit Slackvariablem \\ => Summe der Slackvariablen mit Lagrangemultiplier zum Optimierungsproblem hinzufügen (wollte die Formel auf Papier haben) | |
- | + | * Q: Wie lösen wir das Problem? \\ => Konvexe Optimierung (Stichwort hat gereicht) | |
- | + | * Q: EM Algorithmus, | |
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