1
0
forked from pms/umz21
umz21/lab/03_Regresja_liniowa.ipynb
2021-05-19 07:49:54 +02:00

2.4 KiB
Raw Blame History

Uczenie maszynowe zastosowania

Zajęcia laboratoryjne

3. Regresja liniowa zadanie

Zadanie 3

Część podstawowa (4 punkty)

Plik fires_thefts.csv zawiera rzeczywiste dane zebrane przez _U.S. Commission on Civil Rights, przedstawiające liczbę pożarów w danej dzielnicy na tysiąc gospodarstw domowych (pierwsza kolumna) oraz liczbę włamań w tej samej dzielnicy na tysiąc mieszkańców (druga kolumna).

Stwórz model (regresja liniowa) przewidujący liczbę włamań na podstawie liczby pożarów:

  • Oblicz parametry θ krzywej regresyjnej za pomocą metody gradientu prostego (_gradient descent). Możesz wybrać wersję iteracyjną lub macierzową algorytmu.
  • Wykorzystując uzyskaną krzywą regresyjną przepowiedz liczbę włamań na tysiąc mieszkańców dla dzielnicy, w której występuje średnio 50, 100, 200 pożarów na tysiąc gospodarstw domowych.

Część zaawansowana (2 punkty)

Dla różnych wartości długości kroku α{0.001,0.01,0.1} stwórz wykres, który zilustruje progresję wartości J(θ) dla pierwszych 200 króków algorytmu gradientu prostego:

  • x wykresu to kolejne kroki algorytmu od 0 do 200.
  • y wykresu to wartosci J(θ).
  • Wykres powinien skłądać się z trzech krzywych:
    1. dla α=0.001
    2. dla α=0.01
    3. dla α=0.1