Iti0210ex13: erinevus redaktsioonide vahel
Mine navigeerimisribale
Mine otsikasti
| 3. rida: | 3. rida: | ||
[[Image:Iti0210_ex13_graph.png|Esialgne mudel]] | [[Image:Iti0210_ex13_graph.png|Esialgne mudel]] | ||
Tabelis on andmete paarid x<sub>j</sub>, y<sub>j</sub>. Soovime andmetega sobitada lineaarse mudeli ''ax + b''. Hetkel on mudeli parameetrid ''a=3'' ja ''b=-3''. Tabelis '' | Tabelis on andmete paarid x<sub>j</sub>, y<sub>j</sub>. Soovime andmetega sobitada lineaarse mudeli ''ax + b''. Hetkel on mudeli parameetrid ''a=3'' ja ''b=-3''. Tabelis ''ŷ'' ja graafikul oranz joon vastavad sellele mudelile. | ||
{| class="wikitable" | {| class="wikitable" | ||
! j || x<sub>j</sub> || y<sub>j</sub> || | ! j || x<sub>j</sub> || y<sub>j</sub> || ŷ<sub>j</sub> | ||
|- | |- | ||
| 1 || 1 || 0 || 0 | | 1 || 1 || 0 || 0 | ||
Redaktsioon: 24. aprill 2020, kell 17:42
Lineaarne regressioon
Tabelis on andmete paarid xj, yj. Soovime andmetega sobitada lineaarse mudeli ax + b. Hetkel on mudeli parameetrid a=3 ja b=-3. Tabelis ŷ ja graafikul oranz joon vastavad sellele mudelile.
| j | xj | yj | ŷj |
|---|---|---|---|
| 1 | 1 | 0 | 0 |
| 2 | 2 | 3 | 3 |
| 3 | 3 | 2 | 6 |
| 4 | 4 | 7 | 9 |
| 5 | 5 | 8 | 12 |
Kaofunktsioon
Arvuta kadu praeguse mudeli parameetrite korral:
Gradientlaskumine
Tee üks gradientlaskumise samm, arvutades uued a ja b nende valemitega:
Kasuta α = 0.01.
Kuidas muutuvad a ja b ning mis suunas liigub selle tulemusena mudelile vastava funktsiooni graafik (oranz joon)?
Õppimise kiirus
Kui α on õppimise kiirus, siis võiks vist seda suurendada, et kiiremini õppida? Proovi eelmises arvutuses asendada α = 0.5. Millised a ja b siis oleks saadud? Proovi joonistada, kuidas saadud mudelile vastava sirgjoone graafik paikneks algandmete suhtes.