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pruefungen:hauptstudium:ls5:pr_pamar2010_2 [26.03.2010 10:34] – johnixpruefungen: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: 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: 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.
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 ==== PA Hornegger ==== ==== 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: 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? \\ => Soft Margin Case hingemalt und die Optimierungsfunktion hingeschrieben: ||a|| minimieren w.r.t. Abstand zur Gerade >= 1 +  * 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 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: 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... (siehe Video 18)+  * 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]])