Prüfer: Elli Angelopoulou, Joachim Hornegger

• Atmosphäre: angespannter Prüfling, sehr nette Prüfer
  

Haben es nicht angekreidet, wenn man zu hastig sein will und vielleicht wenige kleine Fehler macht. Zum Beispiel: Wo werden die Vektoren in der Gleichung transponiert? Man kann dann noch schnell korrigieren.

• Big Picture
• Histogram Equalization:
  
  • Was ist das? Was kommt raus? Wie sind die Werte verteilt?
    
• Thresholding:
  • Was ist ein Threshold?
  • Welche Werte hat ein Threshold? → Binarization
  • Welche Verfahren? → Habe iterative Methode erklärt mit „Intersection of 2 Gaussians“
• PCA:
  • hatte erstmal allgemein erklärt, dann s1(Φ)-Formel, Q-Matrix, Eigenvektoren und -werte erklärt
• Heuristische FE-Verfahren:
  • allgemein, man konnte sich Verfahren aussuchen: hatte Fourier und Walsh erklärt ohne Formeln hinschreiben zu müssen

• PCA:
  • Problematik: Größe der Kovarianzmatrix
  • Beispiel gegeben: Bild der Größe 1024×1024 → Wie groß Q-Matrix? Wieviel Speicher?
• Kernel-PCA
  • erstmal allgemein angefangen, welche Eigenschaften die Kernel-Matrix haben muss
  • Danach Herleitung der Formel von PCA zu Kernel-PCA
• Normen
  • L1- und L2-Norm anhand Formel und Skizze erklärt
  • Was ist Lasso? → erklärt welche Norm und deren Problematik
• SVM
  • Was ist das?
  • allgemein alles erklärt anhand einer Skizze und Unterschied zwischen Hard und Soft Margin
• gegeben eine Linie: d = ax + a_0
  • Wie bekommt man die a posteriori Wahrscheinlichkeit? → Logistic Regression
  • Gegeben eine Linie: d = a*x + a_0. Wie schaut dann die a posteriori Wahrscheinlichkeit aus? → 1/(1+ exp(a*x + a_0 - d))