TU Wien:Einführung in die Mustererkennung VO (Artner)/Prüfung 02.02.2017

90 Minuten, 80 Punkte, Taschenrechner waren erlaubt, der vorher abgegebene "Schummler" auf gelben Papier ausgegeben. Zeit war recht knapp, es wurde aber nett 10 Minuten draufgegeben.

1) Bayes Beispiel mit Titel den Likelihood, Posterior, Evidence Kurven (jeweils 3 mit unterschiedlichen Priors) zuordnen, Entscheidungsgrenze und Fehler einzeichnen beim Posterior, Bayes-Beispiel durchrechnen bis P(error).

2) NN und kNN: Jeweils 4 Punkte in einem Gitter klassifizieren (mittels Manhattan-Distanz) und darauffolgend von diesen Punkten TP, FP, FN, TN, Recall, Precision und Overall Accurancy berechnen, welches Verfahren besser und begründen und die ROC Kurve zeichnen.

3) PCA: Von gegebener Matrix A die Eigenwerte und Eigenvektoren berechnen, in Grafik einzeichnen und Aussagen darüber treffen (Vektoren normal aufeinander, Bedeutung des Eigenvektors etc).

4) Malanobisdistanz berechnen für 2 Punkte (1 x und 1 o) zu gebenen Trainingsdaten (4 x und 4 o). Dazu war Mittelwert, Kovarianzmatrix und Inverse der Kovarianzmatrix berechnen notwendig.

5) 4 Polynome (Graphen) den Graden (Grade: 0,1,3,5,9) und Freiheitsgraden (0-10) zuordnen. Bestes Polynom zur Regression einer bestimmten Punktmenge auswählen.

6) Entscheidungsgrenzen bei Grafik mit den Daten einzeichnen (herauslesen vom Entscheidungsbaum), Entropy von allen Knoten und Blättern berechnen.