Beräkna lutningar

Nu ska du öva på att beräkna lutningar. När man plottar förlustfunktionen för medelkvadratfelet mot prediktionerna är lutningen 2 * x * (xb-y), eller 2 * input_data * error. Observera att x och b kan innehålla flera värden (x är en vektor för varje datapunkt och b är också en vektor). I så fall blir utdata också en vektor, vilket är precis vad du vill ha.

Du är redo att skriva koden för att beräkna lutningen med en enskild datapunkt. Du använder fördefinierade vikter kallade weights samt data för en enskild punkt kallad input_data. Det faktiska värdet på det mål du vill prediktera lagras i target.

Den här övningen är en del av kursen

Introduktion till djupinlärning i Python

Visa kurs

Övningsinstruktioner

Beräkna prediktionerna, preds, genom att multiplicera weights med input_data och beräkna deras summa.
Beräkna felet, vilket är preds minus target. Observera att detta fel motsvarar xb-y i gradientuttrycket.
Beräkna lutningen på förlustfunktionen med avseende på prediktionen. För att göra detta tar du produkten av input_data och error och multiplicerar det med 2.

Interaktiv övning med praktiskt arbete

Testa den här övningen genom att slutföra den här exempelkoden.

# Calculate the predictions: preds
preds = ____

# Calculate the error: error
error = ____ - ____

# Calculate the slope: slope
slope = ____ * ____ * ____

# Print the slope
print(slope)

Redigera och kör kod