Machine Learning kompakt

7    Aufgaben und Lösungen

7.1    Kernel-Regression

Wir haben die lineare Regression betrachtet, aber was ist zu tun, wenn die Daten keine Gerade bilden? Eine polynomiale Regression könnte sich als nützlich erweisen. Nehmen wir an, es liegen eindimensionale Daten vor. Wir könnten versuchen, eine quadratische Kurve an unsere Daten anzupassen. Wenn wir den mittleren quadratischen Fehler (MQF) als Kostenfunktion definieren, können wir den Gradientenabstieg verwenden und die Parameter , und ermitteln, die diese Kostenfunktion minimieren. ...