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--- kurse:efcomputergrafik:kw09 [2020/02/26 22:27]
Simon Knaus
+++ kurse:efcomputergrafik:kw09 [2020/02/27 09:06]
Simon Knaus
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   - Leite die Formel für $\alpha$ und $\beta$ im Modell $f(y_i)=\alpha+\beta x_i$ her: Das Prinzip ist dasselbe: Wir haben neu eine Funktion $f$, welche von $\alpha$ und $\beta$ abhängt, das heisst, um $\alpha$ und $\beta$ zu bestimmen, kann $f$ nach $\alpha$ und nach $\beta$ abgeleitet werden, beide gleich Null gesetzt werden und das Gleichungssystem aufgelöst werden.
   - Berechne $\alpha$ und $\beta$ wiederum <<von Hand>> und dann in SciKit.
-  - Du hast nun ein Modell: $y=f(x)=\alpha+\beta x$. Berechne Forecasts auf {{kurse:efcomputergrafik:cardata_test.zip|diesem Datensatz}}.
+  - Du hast nun ein Modell: $y=f(x)=\alpha+\beta x$. Berechne Forecasts auf {{kurse:efcomputergrafik:cardata_test.zip|diesem Datensatz}}. Speichere deine Forecasts im Wiki [[kurse:efcomputergrafik:forecastcompetition|Forecasts]]
 <hidden Lösung Afg.1 >
@@ Line 179: / Line 179: @@
 Wenn also z.B. $p=2$ ist suchen wir also eine Ebene, welche die quadrierten Abstände der Datenpunkte von der Ebene minimiert.
+==== Tafeln ====
+{{ :kurse:efcomputergrafik:efcg_1.jpg?200 |}}
+==== Prüfung / OOP ====
+<code python | prA3.py>
+class Foo:
+    def __init__(self,a):
+        self.n = a
+    def mehr(self):
+        self.n+=1
+    def show(self):
+        print(self.n)
+a=Foo(3)
+b=Foo(5)
+a.mehr()
+b.show()
+print(b.n)
+b.mehr()
+b.show()
+print(b.n)
+a.show()
+print(a.n)
+#a.n ist analog zu reg.coef_ oder reg.intercept_
+</code>