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Unterschiede

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--- pruefungen:hauptstudium:ls5:pr_pamar2010_2 [26.03.2010 10:24] – johnix
+++ pruefungen:hauptstudium:ls5:pr_pamar2010_2 [30.03.2010 18:36] (aktuell) – *+= Überschrift immoartl
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-==== PR Angelopolou ====
+===== Pattern Recognition / Pattern Analysis =====
-  * Q: -\\ => 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)
+==== PR Angeloupoulu ====
+  *   => Soll ich die Pattern-recognition-pipeline hinmalen? -> hingemalt :)
   * Q: Preprocessing - Inhalte stichpunktartig wiedergeben \\ => Thresholding, Normalisierung, Filter
   * Q: Thresholding, näher erklären und eine Methode meiner Wahl genau hinschreiben \\ => Trennung von Vorder-/ Hintergrund, 0-1 Quantisierung. \\   Schnittpunkt zweier Gaussverteilungen erklärt mit Iterationsverfahren, welches neues Theta als Schnittpunkt der geschätzten Gaussverteilungen nimmt.
   * Q: Feature Extraction, was gibt es für 2 Ansätze \\ => Heuristisch, Analytisch
   * 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))  (-> dist () wollte Sie ausführlich mit Transformation der Featurevectoren und Summe über die Klassen haben... hat etwas gedauert, aber sie wollte es hören)
+  * Q: Schreiben Sie doch mal die Zielfunktion für die LDA hin \\ => argmax (dist(Interclass)) / argmin (dist(Intraclass))  (-> dist () wollte Sie ausführlich mit Transformation der Featurevectoren und Summe über die Klassen haben... hat etwas gedauert, aber sie wollte es sehen)
   * Q: Bayes Klassifikator hinschreiben, wann ist er optimal \\ => argmax p(y|x), optimal bei 0-1 Kostenfunktion
-==== PA Hornegger ====
-  * Q: Malt 2 Klassen hin und eine beliebige Entscheidungsgrenze, die durch die Funktion f(x) = 0 charakterisiert ist. Können Sie mir die posteriori für die Klasse 0 und 1 hinschreiben? \\ => in die Logistic Regression Funktion einmal f(x) und -f(x) eingesetzt (-> eimal p(y=0|x) für Klasse 1 und p(y=1|x) für Klasse 2
-* Q
+==== PA Hornegger ====
+  * Q: Malt 2 Klassen hin und eine beliebige Entscheidungsgrenze, die durch die Funktion f(x) = 0 charakterisiert ist. Können Sie mir die posteriori für die Klasse 0 und 1 hinschreiben? \\ => in die Logistic Regression Funktion einmal f(x) und -f(x) eingesetzt (-> eimal p(y=0|x) für Klasse 1 und p(y=1|x) für Klasse 2)
+  * Q: SVM - Wie schaut das Optimierungsproblem in Formeln aus? \\ => Hard Margin Case hingemalt und die Optimierungsfunktion hingeschrieben: ||a|| minimieren w.r.t. Abstand zur Gerade >= 1
+  * 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, schreiben Sie die Q-Funktion für eine Mischverteilung hin. \\ => hingeschrieben (habe etwas überlegen müssen), war die schwierigste Frage fand ich... ([[http://www.video.uni-erlangen.de/cgi-bin/suche.pl?Suchbegriff=pattern&submit=suchen|siehe Video 18]])