Artıkları Minimize Etme

Bu egzersizde, modeli veriyle görsel olarak karşılaştıran ve RSS'i hesaplayıp yazdıran bir fonksiyonu tamamlayacaksın. a0 ve a1 için değerleri değiştirdiğinde RSS'in nasıl değiştiğini görmek için bu fonksiyonu birden fazla kez çağıracaksın. Göreceğiz ki, daha önce bulduğumuz parametre değerleri RSS'i en aza indirmek için gereken değerlerdir.

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

Python ile Doğrusal Modellemenin Temelleri

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

model() çağrısını doldur: veri xd ile model parametreleri a0 ve a1'i geçir.
rss'i, residuals'ın karelerinin toplamı olarak hesapla.
compute_rss_and_plot_fit() fonksiyonunu, a0 ve a1 için çeşitli değerlerle kullanarak RSS'in nasıl değiştiğini gör.
Başlangıç değerleri a0=150 ve a1=25'in RSS'i minimize ettiğine kendini ikna et ve yanıtını bu değerlerle Yanıtı Gönder.

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

# 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)

Kodu Düzenle ve Çalıştır