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pruefungen:hauptstudium:ls5:pr_pamar2010_2 [26.03.2010 16:08] – 194.138.39.56pruefungen:hauptstudium:ls5:pr_pamar2010_2 [30.03.2010 18:36] (aktuell) – *+= Überschrift immoartl
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 +===== Pattern Recognition / Pattern Analysis =====
 +
 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) 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 ==== ==== PR Angeloupoulu ====
-  * Q: -\\ => Soll ich die Pattern-recognition-pipeline hinmalen? -> hingemalt +  *   => Soll ich die Pattern-recognition-pipeline hinmalen? -> hingemalt :)
-  * Q: ja, *lach*+
   * 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... ([[http://www.video.uni-erlangen.de/cgi-bin/suche.pl?Suchbegriff=pattern&submit=suchen|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]])