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kurse:efcomputergrafik:kw10 [2020/03/04 21:31] Simon Knaus |
kurse:efcomputergrafik:kw10 [2020/04/02 08:24] (current) Simon Knaus [Aufgaben] |
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Line 104: | Line 104: | ||
Nimm für die folgenden Aufgaben die Funktion $f(x, | Nimm für die folgenden Aufgaben die Funktion $f(x, | ||
- Zeichne einen << | - Zeichne einen << | ||
- | - Contourplot können | + | - Contourplot können mit Geogebra ('' |
- Berechne einen Gradienten in einem Punkt, welcher auf einer gezeichneten Niveaulinie liegt. Zeichne den Gradienten als Vektor angehängt in diesem Punkt ein. Wähle einen anderen Punkt und mache dasselbe? Was fällt auf? | - Berechne einen Gradienten in einem Punkt, welcher auf einer gezeichneten Niveaulinie liegt. Zeichne den Gradienten als Vektor angehängt in diesem Punkt ein. Wähle einen anderen Punkt und mache dasselbe? Was fällt auf? | ||
- Berechne zwei Schritte des << | - Berechne zwei Schritte des << | ||
- 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 << | ||
+ | - Bestimme $\alpha$ und $\beta$ mit dem << | ||
+ | - 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 $\sigma=\sqrt{\sum_{i=1}^n (x_i-\mu)^2}$.)) die Beobachtungen zuerst, sonst kommt es zu numerischen Problemen. | ||
+ | - 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. | ||
+ | - 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. | ||