kurse:efcomputergrafik:kw09

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Simon Knaus
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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.   - 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.   - 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}}. Speichere deine Forecasts im Wiki [[kurse:efcomputergrafik:forecastcompetition|Forecasts]] +  - Du hast nun ein Modell: $y=f(x)=\alpha+\beta x$. Berechne Forecasts auf {{kurse:efcomputergrafik:cardata_test_new.zip|diesem Datensatz}}. Speichere deine Forecasts im Wiki [[kurse:efcomputergrafik:forecastcompetition|Forecasts]] 
  
 <hidden Lösung Afg.1 > <hidden Lösung Afg.1 >
  • kurse/efcomputergrafik/kw09.1582790778.txt.gz
  • Last modified: 2020/02/27 09:06
  • by Simon Knaus