79 lines
2.4 KiB
Plaintext
79 lines
2.4 KiB
Plaintext
{
|
||
"cells": [
|
||
{
|
||
"cell_type": "markdown",
|
||
"metadata": {
|
||
"slideshow": {
|
||
"slide_type": "-"
|
||
}
|
||
},
|
||
"source": [
|
||
"## Uczenie maszynowe 2019/2020 – laboratoria\n",
|
||
"### 23/24 marca 2020\n",
|
||
"# 3. Regresja liniowa – zadanie"
|
||
]
|
||
},
|
||
{
|
||
"cell_type": "markdown",
|
||
"metadata": {},
|
||
"source": [
|
||
"## Zadanie 3"
|
||
]
|
||
},
|
||
{
|
||
"cell_type": "markdown",
|
||
"metadata": {},
|
||
"source": [
|
||
"### Część podstawowa (4 punkty)\n",
|
||
"\n",
|
||
"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). \n",
|
||
"\n",
|
||
"Stwórz model (regresja liniowa) przewidujący liczbę włamań na podstawie liczby pożarów:\n",
|
||
" * Oblicz parametry $\\theta$ krzywej regresyjnej za pomocą metody gradientu prostego (*gradient descent*). Możesz wybrać wersję iteracyjną lub macierzową algorytmu.\n",
|
||
" * Wykorzystując uzyskaną krzywą regresyjną przepowiedz liczbę włamań na tysiąc mieszkańców dla dzielnicy, w której występuje średnio 50, 100, 200 pożarów na tysiąc gospodarstw domowych."
|
||
]
|
||
},
|
||
{
|
||
"cell_type": "markdown",
|
||
"metadata": {},
|
||
"source": [
|
||
"### Część zaawansowana (2 punkty)\n",
|
||
"\n",
|
||
"Dla różnych wartości długości kroku $\\alpha \\in \\{ 0.001, 0.01 , 0.1 \\}$ stwórz wykres, który zilustruje progresję wartości $J(\\theta)$ dla pierwszych 200 króków algorytmu gradientu prostego:\n",
|
||
" * Oś $x$ wykresu to kolejne kroki algorytmu – od 0 do 200.\n",
|
||
" * Oś $y$ wykresu to wartosci $J(\\theta)$.\n",
|
||
" * Wykres powinien skłądać się z trzech krzywych:\n",
|
||
" 1. dla $\\alpha = 0.001$\n",
|
||
" 2. dla $\\alpha = 0.01$\n",
|
||
" 3. dla $\\alpha = 0.1$"
|
||
]
|
||
}
|
||
],
|
||
"metadata": {
|
||
"celltoolbar": "Slideshow",
|
||
"kernelspec": {
|
||
"display_name": "Python 3",
|
||
"language": "python",
|
||
"name": "python3"
|
||
},
|
||
"language_info": {
|
||
"codemirror_mode": {
|
||
"name": "ipython",
|
||
"version": 3
|
||
},
|
||
"file_extension": ".py",
|
||
"mimetype": "text/x-python",
|
||
"name": "python",
|
||
"nbconvert_exporter": "python",
|
||
"pygments_lexer": "ipython3",
|
||
"version": "3.8.3"
|
||
},
|
||
"livereveal": {
|
||
"start_slideshow_at": "selected",
|
||
"theme": "amu"
|
||
}
|
||
},
|
||
"nbformat": 4,
|
||
"nbformat_minor": 4
|
||
}
|