Das Ziel dieser Übung ist es das Verständnis für die in der zugehörigen Vorlesung (186.844) vorgetragene Theorie zur Mustererkennung zu vertiefen. Problemstellungen der Mustererkennungen sollen selbständig mit Hilfe Jupyter Notebooks in Python gelöst werden.
Merkmalsextraktion, statistische Grundlagen (bedinge Wahrscheinlichkeit, Randverteilung, Unabhängigkeit, Kovariance Matrizen, etc.), Bayes-Theorem, einfach Klassifikatoren (kNN, Nearest Neighbor, Perceptron, etc.)
Vier Übungsbeispiele sind selbstständig in Jupyter Notebooks in Python zu lösen. Zusätzlich ist ein Bericht zu verfassen der die Lösung und die Resultate dokumentiert.
ECTS Verteilung: