Im Wintersemester 2008/2009 besuchte ich die Mustererkennungsvorlesung und dazu gibt es natürlich auch wieder eine Mitschrift (handschriftlich).

1. Vorlesung: Ausblick in Mustererkennung anhand von Viola-Jones (siehe Paper)
2. Vorlesung: KNN (k nearest neighbours) Algorithmus
3. Vorlesung Clustering (k-means) und unüberwachtes Lernen
4. Vorlesung: EM-Algorithmus (Expectation Maximization) und Lineare Regression
5. Vorlesung: PCA (Principal Component Analysis) und der Algorithmus von Oja
6. Vorlesung: Fisher’s linear discriminant
7. Vorlesung: Perzeptrons und Perzeptronlernen (Dank an Lisa für ihre Mitschrift!)
8. Vorlesung: Verallgemeinerung des Perzeptron-Lernalgorithmus (Neuronale Netze) mit Backpropagation
9. Vorlesung: Backprop-Algorithmus mit Matrizen und Verfeinerungen mit Silva & Almeida, Momentum und RPROP.
10. Vorlesung: Blind source separation (independent component analysis)
11. Vorlesung: Non-negative matrix factorization
12. Vorlesung: Entscheidungsbäume und ID3-Algorithmus
13. Vorlesung: Über Merkmalsextraktionen und bekannte Features
14. Vorlesung: Boosting

Download der Mustererkennungsmitschrift (27 MB da Scan!)