[TIPP] - EINFÜHRUNG IN DIE MUSTERERKENNUNG Prüfung 4.4.2017
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  1. #1

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    EINFÜHRUNG IN DIE MUSTERERKENNUNG
    Prüfung 4.4.2017
    (Die Reihenfolge der Beispiele weiß ich nicht mehr genau)

    1. Entscheidungsbaum:
    Es war das Raster mit eingezeichneten Datenpunkten war gegeben. (Zwei Klassen Kreis und Klasse x) mit eingezeichneten Trennungslinien.
    Aufgabe 1: Entscheidungsbaum Zeichnen
    Aufgabe 2: Es war ein Graph gegeben (x-Achse: P(wj); y-Achse: i(N)) Man musste Die Entropie des Wurzelknoten einzeichnen
    Aufgabe 3: Welches i(N) haben die Blätter? (Alle Blätter waren rein)

    2. 2. Bayes-Theorem:
    Gegeben: Tabelle mit Werten von P x = i| wj)
    Gesucht: P(x=i); P(wj | x=i); P(error|x=1); P(error)


    3. Bayes-Theorem:
    Gegeben: 4 Grafiken
    Gesucht(Beschriftung der Graphiken): Likelihood, Likelihood x Prior, Evidence, Posterior, Mittelwert, Standardabweichung
    Theorie: in welche Richtung bewegt sich die Entscheidungsgrenze wenn sich die Priors verändern
    Einzuzeichnen in den Graphiken: Die Entscheidungsgrenze, Fehlerwahrscheinlichkeit

    3. Eigenwerte/Eigenvektoren und U der Kovarianzmatrix (2 0; 0 2)

    4. Perceptron:
    Perceptron-Algorithmus an wenden und Ergebnis in Koordinatensystem einzeichnen:
    gegeben: 4 Punkte ((2;0) (0;2)(-2;0) (0;-2)) mit Labels 1,1,-1,-1

    5. Weiß ich nicht mehr
    6. Weiß ich nicht mehr
    Last edited by ippon1; 05-04-2017 at 18:46.

  2. #2

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    6) Es war ein Graph(x,y) mit Datenpunkten gegeben. 6 Kovarianzmatrizen, davon musste die richtige gewählt werden und danach argumentiert werden wieso diese richtig ist.

    zu 4) Daten mussten zuerst homogenisiert werden.

  3. The Following User Says Thank You to t-t For This Useful Post:


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