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 Betreff des Beitrags: Einige allgemeine KI Fragen
BeitragVerfasst: 26. April 2012, 20:10 
1.Semester

Registriert: 20. Mai 2009, 22:16
Beiträge: 2
Hey,

ich habe im SS09 die KI Vorlesung von Marco gehört und im WS 09 die Mustererkennung von Herrn Rojas. Demnächst lege ich dazu eine Diplomprüfung ab. Ich bin gerade beim Wiederholen des Stoffs und dabei taten sich bei mir einige Frage auf, die ich nicht mit der einschlägigen Lektüre (Duda, Bishop, Hastie,Ertel) beantworten konnte.

PCA

Wenn ich Eingabedaten in den PCA-Raum transformiere ist es egal ob ich vorher den mean abziehe oder? Wenn ich den mean nicht abziehe wird ja pro Datenpunkt in jeder Dimension nur die Projektion des means auf die entsprechende Komponente addiert?

Kohonen Netzwerke

Ein Kohonen Netzwerk wird ja desöftern so illustriert, wie in dem Beispiel aus Herrn Rojas Buch, das ich angehängt habe, was Marco auch auf seinen Vorlesungfolien hat. Wie ist denn diese Visualisierung zu verstehen? Die Linien repräsentieren die Kanten und zwei Linien die sich schneiden einen Knoten? Die Position der Knoten entspricht ihrer Gewichte und der Eingaberaum des Beispiels ist also 2 dimensional?

AdaBoost

AdaBoost wird ja oft so eingeführt, dass man sagt es sei das Verfahren welches den exponentiellen Fehler minimiert. Durch umformen kommt man dann irgendwann an die Stelle, die ich angehängt habe.
Hier argumentiert jetzt Bishop, dass also durch das Wählen des Classifiers der die gewichtete Fehlerfunktion minimiert den Gesamtterm maximiert, da der zweite Summand ja konstant ist bzgl. G(x) und der Faktor e^ß_m-e^ß_m die Lage des Minimums nicht ändert. Was ist nun aber, wenn der Vorfaktor negativ ist. Dann würde ich doch durch das Minimieren des Fehlers den Term maximieren. Dass der Vorfaktor nicht negativ ist kann ja nicht ausgeschlossen werden. Er ist negativ wenn ß_m negativ ist.

Fishers Lineare Diskriminanzanalye

Wie leitet man da eigentlich den optimalen Schwellwert w0 her? Ich kenne nur die Herleitung unter der Annahme, dass die Kovarianzmatrizen der beiden Klassen gleich sind. Aber dann braucht man den ganzen beste Projektionsrichtungskram auch nicht, da man die Gleichung für die optimale Trennung dann über die Likelihood von den angepassten Normalverteilungen herleiten kann. Wenn ich micht nicht irre heißt die Klassifikationsmethod dann auch einfach nur Lineare Diskriminanzanalye.

Würde mich freuen, wenn die ein oder andere Frage beantwortet würde.

Vielen Dank im Vorraus!

P.S.: Kann man hier irgendwie lesbare mathematische Ausdrücke generieren?


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