TU Wien:Statistische Mustererkennung UE (Melzer)
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Daten[edit]
| Lecturers | Thomas Melzer |
|---|---|
| ECTS | 3 |
| Alias | Statistical Pattern Recognition (en) |
| Department | Visual Computing and Human-Centered Technology |
| When | winter semester |
| Last iteration | 2022WS |
| Language | Deutsch |
| Mattermost | statistische-mustererkennung • Register • Mattermost-Infos |
| Links | tiss:183584, Homepage |
| Masterstudium Biomedical Engineering | Wahlmodul Modul: Advances in Medical Physics & Imaging |
| Master Visual Computing | Wahlmodul AI for Visual Computing |
Inhalt[edit]
Übung zur Vorlesung TU Wien:Statistische Mustererkennung VO (Melzer).
Ablauf[edit]
Die Übungen werden in Gruppen zu drei Personen ausgearbeitet. Über das Semester verteilt gibt es drei Übungen. Nach jeder Abgabe findet ein Abgabegespräch statt. Die Übungen können z.b. in Python oder Matlab implementiert werden. Zusätzlich muss ein kleiner Report pro Übung geschrieben werden, indem die Fragen beantwortet und die Ergebnisse präsentiert werden.
Benötigte/Empfehlenswerte Vorkenntnisse[edit]
Es kann von Vorteil sein, wenn man schon einmal mit Matlab/Python gearbeitet hat.
Vortrag[edit]
In der dazugehörigen Vorlesung.
Übungen[edit]
1. Übung: knn (+ Evaluierung), Wahrscheinlichkeiten (Summenregel, Kontingenztafel, Bernoulli-Versuche), Pareto-Verteilung. Es waren zirka zwei Wochen Zeit für die Ausarbeitung, abzugeben ist ein Report sowie Source files (z.b. .py Files oder jupyter notebooks)
2. Übung: Stichprobenmittel, -varianz, -median; Schätzintervalle; Normalverteilung, ROC-Kurven; Herleitung des Erwartungswert und der Varianz für Binomialverteilung, Eigenschaften eines erwartungstreuen, asymptotischen Schätzers
3. Übung: Kovarianzmatrix, Korrelationsmatrix, Rayleigh-Quotient, LDA
Prüfung, Benotung[edit]
Die Benotung findet anhand der Ausarbeitung der Übungsblätter sowie der dazugehörigen Abgabegespräche statt. Es gibt jedoch keine Information über die Verteilung der Punkte auf die Blätter bzw. auf die einzelnen Übungen.
Die Abgabegespräche sind sehr entspannt. Prof. Melzer fragt nur bei Beispielen nach, bei welchen ihm etwas gefehlt hat oder aus der Ausarbeitung nicht ganz eindeutig hervorging. Fragen zur konkreten Theorie dahinter gibt es nicht.
Dauer der Zeugnisausstellung[edit]
| Semester | Letzte Leistung | Zeugnis | |
|---|---|---|---|
| WS20 | 25.01.2021 | 17.02.2021 |
Zeitaufwand[edit]
Der Zeitaufwand hängt vom Vorwissen und den Kenntnissen mit der jeweiligen Programmiersprache ab. Wenn man sich die Aufgaben jedoch gut aufteilt, bleibt man unter den 75 Stunden Arbeitsaufwand.
Unterlagen[edit]
noch offen
Tipps[edit]
noch offen
Verbesserungsvorschläge / Kritik[edit]
noch offen