ÎncepețiÎncepe gratuit

Minimizarea reziduurilor

În acest exercițiu, vei completa o funcție care compară vizual modelul cu datele și calculează, apoi afișează RSS. O vei apela de mai multe ori pentru a observa cum se modifică RSS atunci când schimbi valorile pentru a0 și a1. Vom vedea că valorile parametrilor găsite anterior sunt tocmai cele care minimizează RSS.

Acest exercițiu face parte din cursul

Introducere în modelarea liniară în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

  • Completează apelul funcției model(), transmițând datele xd și parametrii modelului a0 și a1.
  • Calculează rss ca suma pătratelor residuals.
  • Folosește compute_rss_and_plot_fit() cu diverse valori pentru a0 și a1 pentru a observa cum se modifică RSS.
  • Convinge-te că valorile inițiale a0=150 și a1=25 minimizează RSS, apoi trimite răspunsul cu aceste valori.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Complete function to load data, build model, compute RSS, and plot
def compute_rss_and_plot_fit(a0, a1):
    xd, yd = load_data()
    ym = model(xd, ____, ____)
    residuals = ym - yd
    rss = np.sum(np.square(____))
    summary = "Parameters a0={}, a1={} yield RSS={:0.2f}".format(____, ____, rss)
    fig = plot_data_with_model(xd, yd, ym, summary)
    return rss, summary

# Chose model parameter values and pass them into RSS function
rss, summary = compute_rss_and_plot_fit(a0=____, a1=____)
print(summary)
Editează și rulează codul