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pruefungen:hauptstudium:ls5:pr_pamar2010_4 [28.04.2010 08:11] – 131.188.30.212 | pruefungen:hauptstudium:ls5:pr_pamar2010_4 [28.04.2010 08:14] – 131.188.30.212 | ||
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Die Pruefung war recht angenehm. Vermutlich kriege ich nicht mehr alle Fragen zusammen, hier ein Ueberblick | Die Pruefung war recht angenehm. Vermutlich kriege ich nicht mehr alle Fragen zusammen, hier ein Ueberblick | ||
- | **Mustererkennung 1** (Fr. Angelopoulou stellte die Fragen) | + | ====== |
- | - Malen Sie mal die Pipeline hin! | + | * Malen Sie mal die Pipeline hin! |
- | - Was ist thresholding? | + | * Was ist thresholding? |
- | - Was fuer Methoden gibt es den threshold zu berechnen (recht ausfuerlich) | + | * Was fuer Methoden gibt es den threshold zu berechnen (recht ausfuerlich) |
- | - Feature Extraction? Was gibt es fuer Transformationen? | + | * Feature Extraction? Was gibt es fuer Transformationen? |
- | - Wie funktioniert das mit der Walshtrafo? | + | * Wie funktioniert das mit der Walshtrafo? |
- | **Mustererkennung 2** (Hr. Hornegger stellte die Fragen) | + | ====== |
- | - Malt features und decision boundary hin, will wissen was die a posteriori Wahrscheinlichkeit ist. >> Logistic Regression | + | |
- | - Gaussklassifikator und Spezialfaelle (Was wenn...?, Wann ist der Gaussklassifikator ein NN, Mahalanobis distance) | + | |
- | - Wie kommt man zu sphaerischen Daten? Herleitung der klassenweisen Transformation ausfuehrlich. | + | |
- | - Was passiert mit der decision boundary, wenn man die priors veraendert? (Translation! kann man zeigen mit der logit transform) | + | |
- | **Rechnersehen** (Hr. Hornegger stellte die Fragen) | + | * Malt features und decision boundary hin, will wissen was die a posteriori Wahrscheinlichkeit ist. >> Logistic Regression |
- | - Wie detektiert man Ecken? (Maravec-Operator, | + | * Gaussklassifikator und Spezialfaelle (Was wenn...?, Wann ist der Gaussklassifikator ein NN, Mahalanobis distance) |
- | - Welchen Rang hat die Strukturmatrix und wo ist das Problem und wie loest man es? (sie hat Rang 1, deswegen kann man ohne nicht so einfach 2 Eigenwerte finden! Loesung: mitteln ueber Umgebung.) | + | * Wie kommt man zu sphaerischen Daten? Herleitung der klassenweisen Transformation ausfuehrlich. |
- | - Zusammenhang: | + | * Was passiert mit der decision boundary, wenn man die priors veraendert? (Translation! kann man zeigen mit der logit transform) |
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+ | * Welchen Rang hat die Strukturmatrix und wo ist das Problem und wie loest man es? (sie hat Rang 1, deswegen kann man ohne nicht so einfach 2 Eigenwerte finden! Loesung: mitteln ueber Umgebung.) | ||
+ | * Zusammenhang: |