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kurse:efcomputergrafik:kw10 [2020/03/18 22:17] Simon Knaus [Aufgaben] |
kurse:efcomputergrafik:kw10 [2020/04/02 08:24] Simon Knaus [Aufgaben] |
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- Implementiere den Gradient << | - Implementiere den Gradient << | ||
- Wähle ein Funktion mit mehr als einem Minimum und lasse den << | - Wähle ein Funktion mit mehr als einem Minimum und lasse den << | ||
- | - Bestime | + | - Bestimme |
- | - Standardisiere die Beobachtungen zuerst, sonst kommt es zu numerischen | + | - Standardisiere((Standardisieren heisst, dass jede Beobachtung $x_i$ durch $\frac{x_i-\mu}{\sigma}$ ersetzt wird. Es ist dabei $\mu=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^n x_i$ und $\sigma=\sqrt{\sum_{i=1}^n (x_i-\mu)^2}$.)) |
- Verwende für das Beispiel zuerst nur z.B. 50 Datensätze und vergleiche die Lösung mit der scikit Lösung. | - Verwende für das Beispiel zuerst nur z.B. 50 Datensätze und vergleiche die Lösung mit der scikit Lösung. | ||
- Führe die Rechnung mit allen Datensätzen durch und vergleiche wiederum die Lösung mit der scikit Lösung. | - Führe die Rechnung mit allen Datensätzen durch und vergleiche wiederum die Lösung mit der scikit Lösung. | ||
+ | - Wie könnten ein bestes Model ausgewählt werden? Überlege dir Strategie, welche du verwenden könntest, um ein bestes Modell zu indentifizieren. Nota bene: Das Modell soll am besten auf neuen, ungesehen, Daten sein. | ||