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pruefungen:hauptstudium:ls5:pr_pamar2010_2 [26.03.2010 10:14] – angelegt johnix | pruefungen:hauptstudium:ls5:pr_pamar2010_2 [30.03.2010 18:36] (aktuell) – *+= Überschrift immoartl | ||
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- | ==== PR ==== | + | ===== Pattern Recognition / Pattern Analysis ===== |
- | * Q: \\ => A: Soll ich die Pattern-recognition-pipeline hinmalen? -> hingemalt | + | |
- | * Q: ja, *lach* | + | 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) |
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+ | ==== 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)) |
- | ==== Hornegger uebernimmt ==== | + | * Q: Bayes Klassifikator hinschreiben, |
- | * LPC hinschreiben\\ => f_n= ..., erklaert mit SVD/ | + | |
- | * Was passiert nun wenn man die L_2-Norm durch L_1-Norm ersetzt? | + | |
- | * Kernel-PCA | + | |
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+ | ==== 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, |