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von xAx
10. Dez 2009 19:26
Forum: Probabilistische Graphische Modelle
Thema: 7. Übung Transductive SVM
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Re: 7. Übung Transductive SVM

Danke schonmal dafür. Jetzt bin ich bei der 7 und laufe in so manche Probleme. Aber vorweg weitere Fragen zur Aufgabenstellung: 7. Sollen wir auch den Parameter für die Option "-c" variieren? Für ein 10x10 grid (RBF) und 10x1 grid (linear) search wären das schon 660 Messwert-Tripel. 10. "Visualize s...
von xAx
9. Dez 2009 15:06
Forum: Archiv
Thema: Projektaufgabe 2
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Projektaufgabe 2

Hallo liebe Leidensgenossen und /-genossinnen :twisted: , sehr geehrte Veranstalter, Bei Aufgabe 2 scheint nur der krkp-Datensatz mit ID3 kompatibel zu sein. Die anderen haben teils reelle Attribute und / oder unbekannte Felder. Ist das so gewollt? Sollen wir beim "Vergleichen" also einfach nur schr...
von xAx
8. Dez 2009 18:20
Forum: Probabilistische Graphische Modelle
Thema: 7. Übung Transductive SVM
Antworten: 5
Zugriffe: 1088

Re: 7. Übung

ich nutze mal den thread für fragen zur aktuellen übung zu den jeweiligen teilaufgaben:
4. & 7. welche HOG auflösung sollen wir hier verwenden?
4. - 9. sollen wir immer nur transduktiv lernen, oder nur induktiv, oder immer beides?
von xAx
2. Dez 2009 13:59
Forum: Probabilistische Graphische Modelle
Thema: 7. Übung Transductive SVM
Antworten: 5
Zugriffe: 1088

7. Übung Transductive SVM

Bitte um Upload, war Montag leider nicht da. Danke!
von xAx
25. Nov 2009 22:35
Forum: Probabilistische Graphische Modelle
Thema: 6. Übung Image de-noising
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Re: 6. Übung Image de-noising

mal was ganz anderes: was für eine standardabweichung soll man denn bei 4. - 6. berechnen? die einzigen zahlen, die man hat, die irgendwie von einander abweichen, sind die pixel-werte. ich könnte mir vorstellen, dass die gesuchte standardabweichung bei x_i aus {0, 0.00000000000001} sehr klein wird, ...
von xAx
25. Nov 2009 20:38
Forum: Probabilistische Graphische Modelle
Thema: 6. Übung Image de-noising
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Re: 6. Übung Image de-noising

die ausführungszeit ist bei mir auch noch ein problem: 200x200 -> 16s, 500x500 -> 11,5min. wenn man nicht den anspruch hat, es für beliebige betas durchführen zu können (sondern nur für beta=1), kann man die nachbarschaftsrechnung (die Summe aus 8.42, die mit beta multipliziert wird) abkürzen: wenn ...
von xAx
7. Nov 2009 12:09
Forum: Probabilistische Graphische Modelle
Thema: 3. Übung
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Re: 3. Übung

bei k = 250 ist es nur die 640. featurezeile, die mit keinem anderen mutually verbunden ist.
k=50: [1 52 110 129 177 228 290 312 341 344 347 440 476 488 579 587 594 597 599 640 653 720 727 728]
von xAx
6. Nov 2009 17:39
Forum: Peer-to-Peer und Grid Computing
Thema: Problem
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Re: Problem

hat einer die vorlesungsfolien / wie komm ich da ran? thx!
von xAx
6. Nov 2009 11:05
Forum: Probabilistische Graphische Modelle
Thema: 3. Übung
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Zugriffe: 4975

Re: 3. Übung

@mutual graph: Das kann auftreten, dann hast du eine abgeschnittene Komponente. Im Idealfall will man ja genau so eine Graphenstruktur haben, d.h. alle Bilder von einer Klasse sind untereinander verbunden, aber keine Bilder von unterschiedlichen Klassen. Wenn eine einzelner Knoten abgeschnitten ist...
von xAx
5. Nov 2009 13:28
Forum: Probabilistische Graphische Modelle
Thema: 3. Übung
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Re: 3. Übung

hätte da leider wieder ein paar fragen: 1.) habe ich die my_nearestNeighbor jetzt richtig verstanden: sei W die ergebnismatrix. dann ist W(i,j) der eukl. abstand zwischen dem i-ten und j-ten Datenpunkt, falls dieser abstand zu den k kleinsten abständen vom Knoten i aus gehört. sonst ist W(i,j) gleic...
von xAx
3. Nov 2009 19:59
Forum: Probabilistische Graphische Modelle
Thema: 3. Übung
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Re: 3. Übung

hallo, hab da ne frage zu 2.: sollte das ergebnis der nearest neighbor function nicht vielmehr eine n x k matrix sein?
edit: oder soll die matrix als eintrag eine 0 haben, wenn die entsprechenden vektoren nicht "nah genug" (im sinne der anzahl k) liegen?
von xAx
30. Okt 2009 12:14
Forum: Probabilistische Graphische Modelle
Thema: 2. Übung
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Re: 2. Übung

Was meinst du mit Konvergenz der LogLikelihood gegen 0? [...] Was meinst du mit "keine Aenderungen bei Werten um die -500"? Meinst du etwa, dass der LL gegen 0 konvergieren sollte? Das habe ich noch nie erlebt. Genau dieses Verhalten zeigt sich bei mir mit der Mulö. Aber das sollte geklärt sein, da...
von xAx
29. Okt 2009 20:14
Forum: Probabilistische Graphische Modelle
Thema: 2. Übung
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Zugriffe: 864

Re: 2. Übung

Jetzt mit der Mulö vor Augen habe ich eine Frage. Die estimate function berechnet die wahrscheinlichkeiten der multivariate verteilungen so: term1 = 1/(2*pi)^(d/2)*det(covMats(:,:,j))^(1/2); term2 = inv(covMats(:,:,j)); for i=1:n prob(i,j) = term1 * exp(-1/2*(X(i,:)-means(j,:))*term2*(X(i,:)- ... me...
von xAx
28. Okt 2009 11:58
Forum: Probabilistische Graphische Modelle
Thema: 2. Übung
Antworten: 5
Zugriffe: 864

2. Übung

Hallo an alle Mitleser. Bekommen wir zum Experimentieren noch die Musterlösung der 1. Übung, oder müssen wir mit unserer eigenen Abgabe arbeiten? Würde da lieber mit einem "stable release" arbeiten, bevor ich mit einem unbekannten Fehler in meiner Version in die falsche Richtung experimentiere. Expe...

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