Section outline

  • Vrsta metod, ki sledi v nadaljevanju tega predmeta, temelji na optimizacije kriterijske funkcije. Se pravi, imamo podatke, določimo obliko našega modela ter zapišemo, kako ocenimo napako modela. Ta zapis imenujemo kriterijska funkcija. Konkretni model bo opisan s parametri, ki jih bomo izbrali tako, da bo pri izbranih parametrih kriterijska funkcija imela minimum. To bo tipično pomenilo, da bomo izbrali model, ki ima na učnih primerih najmanjšo napako. Parametre takih modelov tipično poiščemo z metodo gradientnega spusta. Pričnemo pri nekem začetnem izboru parametrov, pogledamo, kako je od teh odvisen odvod kriterijske funkcije, in popravimo parametre v nasprotni smeri gradienta. Na predavanjih smo si najprej pogledali, kako gradientni sestop uporabimo pri iskanju minimuma enoparametrske funkcije. Pristop potem razširimo na iskanja minimuma funkcije s poljubnim številom parametrov. Tu objavljamo kodo, ki smo jo izdelali na predavanju, prava uporaba tega pristopa pa sledi v poglavju o linearni regresiji. Predavanje
    Koda iz predavanj