Studoši

Dragi prijatelj strojnog učenja ty, stvarno san slip…

treba li se za eta raditi linijsko pretrazivanje ili se moze uzeti eta/N kako pise u skripti?

Daeyarn Eta ti je zadan, ne smiješ koristiti nikoji drugi.

Ima netko 2b) graf da može skrinat?

dinoo

Treba li dodavati u pogrešku izraz \frac{\alpha}{2} \mathbf{w}^T \mathbf{w}? Graf u 3. zadatku mi drastično drukčije izgleda kad maknem to

Kod 4. zadatka mi prilikom poly.transform(x) izbacuje error NotFittedError. Čak i kada probam izvan funkcije za graf prosiriti X u vise dimenzije mi izbacuje error. Zna netko zasto?

gad_gadski moras fit_transform

Shooshur meni ovako izgleda za 2.c ovaj graf za h, za 2.b mi je drugaciji, a oba grafa za tezine w0, w1 i w2 su mi ispala jednaka

edit: nisu ispali jednaki, ali se ne vidi neka golema razlika(mada postoji)

Pitanje 4. zadatka
Q: Koji biste stupanj polinoma upotrijebili i zašto? Je li taj odabir povezan s odabirom regularizacijskog faktora 𝛼 ? Zašto?

Što bi bio odgovor na ovo?

BillIK Stupanj polinoma povećava složenost klasifikacijske funkcije. Veći stupanj polinoma nam pomaže jer dopušta predviđanje na složenijim datasetima, ali ima i mane jer su takvi modeli skloniji prenaučenosti, pogotovo ako je dataset malen. Tu na snagu stupa regularizacija koja omogućava da smanjimo složenost modela tako da ih kaznimo povećanjem fje pogreške. Dakle, veći stupanj polinoma povećava složenost i smanjuje fju pogreške, a regularizacija obrnuto . Poanta je njihov optimalan omjer.

Ima ko ideju zasto mi u 3. error ovako cudno ispada?

hellvetica i meni se dogodilo, probaj kod rerunnati par puta, meni je tako proradilo

hellvetica meni se slicno dogadalo, popravilo mi se kad smanjio toleranciju na tipa 0.00001

1. d)
   Koju stopu učenja η biste odabrali i zašto?

Najmanji, kako bi procjena bila najbolja?

Ducky

Ovdje sam vec odgovorio Dragi prijatelj strojnog učenja

Ispitivanje u 13:00
Sva pitanja su bila iz uputa za labos i mislim cak da me je doslovno svako pitala. Dodatno traži ukratko objašnjenje koda kod implementacije funkcija (npr. za lr_train), sve skupa je trajalo nekih 15 min. Ocjenjivanje vise nego korektno.

Zna li netko odgovor na “Kako biste utvrdili da je optimizacijski postupak doista pronašao hipotezu koja minimizira pogrešku učenja? O čemu to ovisi?”

Treba li za ispitivanje znati gradivo 7.predavanja logistička regresija 2? Ako nisam nes previdjeo, ovo gradivo nema u labosu.

Kasperinac Ja sam dobio samo jedno pitanje iz toga jucer (multinomijalna logisticka regresija), vjerojatno mozes i bez toga ili samo zapamtit osnovne pojmove