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Was ist ein Histogramm?:
Ein Histogramm einer Menge von Merkmalsvektoren ist ein Vektor x = {x1,x2,…} der die Verteilung dieser Merkmalsvektoren in einem unterteilten Raum darstellt
Nenne 2 Normen in Vektorräumen
- Euklidische Norm:
- Minkowski Norm:
- mit p=1 Manhattan Distanz, p=2 euklidische Norm, p=unendlich Maximaldistanz
Nenne und beschreibe 3 Fehlerquellen bei Klassifikatormodellen:
- Datenfehler: fehler in Trainingsdaten (Rauschen, falsche Labels)
- Bias: Fehler durch falsche Annahmen
- Varianz: hohe Auswirkungen bei kleinen Schwankungen (Gefahr des Overfittings)
Nenne und Beschreibe 3 Arten des Gradientenabstiegs:
- Batch Gradient Descent
- Berechnung der Gradienten aller Trainingsvektoren (langsam)
- Stochastic Gradient Descent
- Berechnung der Gradienten mit zufälligem Trainingsvektor
- Mini-Batch-Gradient-Descent
- Berechnung der Gradienten mit einem zufällig gezogenem Subset aller Trainingsvektoren
Nenne 5 Kriterien zur Datenbeschaffenheit:
- Ausreichend
- Repräsentative Daten (alle Klassen, alle
- Relevante Eigenschaften müssen ersichtlich sein (gute
- Gute Qualität der Daten (Datensätze vollständig, keine falschen
- Wertebereiche der einzelnen Merkmale passend (evtl. müssen Merkmale skaliert werden)
Was ist Textur + Merkmale (4):
- Beschreibt die Struktur einer Oberfläche
- Abhängig von Lichtverhältnissen, Sichtwinkel und Abstand
- Lokale und globale Anordnung der Pixel wichtig
- Meist nur Betrachtung der Grauwerte, evtl. auch der Farbe
Beschreibe die Haralick Texture Features
- Basiert auf Co-occurence Matrix der Grauwert eines
- Beschreibt benachbarte Auftreten von Grauwerten in einer bestimmten Nachbarschaft
Wie ist der Ablauf bei den Harlick Texture Features?
- Input ist eine Matrix
- Schaue wie oft Grauwert nebeneinander liegt
- Dies wird mit 4 Matrizen gemacht (0,45,90,135 Grad)
- Für 14 Merkmale gibt es Algorithmen, die man auf die Matrizen anwenden muss
