Added \enterm command for highlighting english terms.

First improvements on regression chapter.

header.tex

@@ -167,6 +167,9 @@
 \newcommand{\reZpN}{\mathds{R^+_0}}
 \newcommand{\koZ}{\mathds{C}}
 
+%%%%% english terms: %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
+\newcommand{\enterm}[1]{``#1''}
+
 %%%%% code/matlab commands: %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
 \usepackage{textcomp}
 \newcommand{\code}[1]{\setlength{\fboxsep}{0.5ex}\colorbox{blue!10}{\texttt{#1}}}

regression/code/errorSurface.m

@@ -5,16 +5,13 @@ load('lin_regression.mat');
 
 slopes = -5:0.25:5;
 intercepts = -30:1:30;
-
 error_surf = zeros(length(slopes), length(intercepts));
-
 for i = 1:length(slopes)
     for j = 1:length(intercepts)
         error_surf(i,j) = lsqError([slopes(i), intercepts(j)], x, y);
     end
 end
 
-
 % plot the error surface
 figure()
 [N,M] = meshgrid(intercepts, slopes);
@@ -25,7 +22,7 @@ zlabel('error')
 set(gca,'xtick', (-5:2.5:5))
 grid on
 view(3)
+
 set(gcf, 'paperunits', 'centimeters', 'papersize', [15, 15], ... 
     'paperposition', [0., 0., 15, 15])
-
 saveas(gcf, 'error_surface', 'pdf')

regression/lecture/regression.tex

@@ -1,64 +1,57 @@
 \chapter{\tr{Optimization and Gradient Descent}{Optimierung und Gradientenabstiegsverfahren}}
 
-Ein sehr \"ubliches Problem ist, dass die Abh\"angigkeit von
+Ein sehr h\"aufiges Problem ist, dass die Abh\"angigkeit von
-Messwerten von einem Input Parameter durch ein Modell erkl\"art werden
+Messwerten von einer Eingangsgr\"o{\ss}e durch ein Modell erkl\"art
-soll. Die Frage ist, wie man die beste Parametrisierung des Modells
+werden soll. Das Modell enth\"alt \"ublicherweise einen oder mehrere
-findet. Den Prozess der Prarmeteranpassung nennt man auch Optimierung
+Parameter, die den Zusammenhang modifizieren. Wie soll die beste
-oder English Fitting. Betrachtet man zum Beispiel die Punktewolke in
+Parameterisierung des Modells gefunden werden, so dass das Modell die
-Abbildung \ref{linregressiondatafig} liegt es nahe einen
+Daten am besten beschreibt? Dieser Prozess der Parameteranpassung ist
-(verrauschten) linearen Zusammenhang zwischen Einganggr\"{\ss}e
+ein Optimierungsproblem, der besser als Kurvenfit bekannt ist
-(Input) und Systemantwort (output) zu postulieren.
+(\enterm{curve fitting}).
-
+
-\begin{figure}
+\begin{figure}[tp]
-  \includegraphics[width=0.45\columnwidth]{lin_regress.pdf}
+  \includegraphics[width=0.32\columnwidth]{lin_regress}\hfill
-  \caption{\textbf{Blick auf die Rohdaten.} F\"ur eine Reihe von
+  \includegraphics[width=0.32\columnwidth]{lin_regress_slope}\hfill
-    Eingangswerten, z.B. Stimulusintensit\"aten wurden die Antworten
+  \includegraphics[width=0.32\columnwidth]{lin_regress_abscissa}
-    eines Systems gemessen.}\label{linregressiondatafig}
+  \titlecaption{.}{F\"ur eine Reihe von Eingangswerten $x$,
+    z.B. Stimulusintensit\"aten, wurden die Antworten $y$ eines
+    Systems gemessen (links). Der postulierte lineare Zusammenhang hat
+    als freie Parameter die Steigung (mitte) und den
+    $y$-Achsenabschnitt (rechts).}\label{linregressiondatafig}
 \end{figure}
 
-Wir nehmen an, dass die lineare Geradengleichung ein guten Modell
+Die Punktewolke in \figref{linregressiondatafig} legt
-f\"ur das zugrundeliegende System ist.
+zum Beispiel nahe einen (verrauschten) linearen Zusammenhang zwischen
-\[f_{m,n}(x) = m\cdot x + n \] 
+der Eingangsgr\"o{\ss}e $x$ (\enterm{input}) und der Systemantwort
+$y$ (\enterm{output}) zu postulieren.
+Wir nehmen also an, dass die Geradengleichung 
+\[y = f_{m,n}(x) = m\cdot x + n \] ein gutes Modell f\"ur das
+zugrundeliegende System sein k\"onnte (Abbildung
+\ref{linregressiondatafig}).  Die Geradengleichung hat die
+beiden Parameter Steigung $m$ und $y$-Achsenabschnitt $n$ und es wird
+die Kombination von $m$ und $n$ gesucht, die die Systemantwort am
+besten vorhersagt.
 
-wobei $x$ die Eingangswerte, $f_{m,n}(x)$ die Systemantwort, $m$ die Steigung
+In folgenden Kapitel werden wir anhand dieses Beispiels zeigen,
-und $n$ der y-Achsenabschnitt darstellen (Abbildung
+welchen Methoden hinter einem Kurvenfit stecken, wie also die optimale
-\ref{linregressionslopeintersectfig}). In dieser Gleichung gibt es nur zwei Parameter
+Kombination aus Steigung und $y$-Achsenabschnitt gefunden werden kann.
-und es wird die Kombination von Steigung ($m$) und y-Achsenabschnitt
-($n$) gesucht, die die Systemantwort am besten vorhersagen.
 
-\begin{figure}
-  \begin{minipage}[t]{0.45\columnwidth}
-    \includegraphics[width=\textwidth]{figures/lin_regress_slope.pdf}
-  \end{minipage}
-  \begin{minipage}[t]{0.45\columnwidth}
-    \includegraphics[width=\textwidth]{figures/lin_regress_abscissa.pdf}
-  \end{minipage}
-  \caption{\textbf{Ver\"anderungen der Parameter und ihre Folgen.} Die
-    linke Abbildung zeigt den Effekt einer Ver\"anderung der Steigung
-    w\"ahrend die reche Abbildung die Ver\"anderung des
-    y-Achsenabschnittes
-    illustriert. }\label{linregressionslopeintersectfig}
-\end{figure}
 
-Wie wird nun die optimale Kombination aus Steigung und y-Achsenabschnitt gefunden? 
+\section{Methode der kleinsten quadratischen Abweichung}
-
-\section{Methode der kleinsten Quadratischen Abweichung}
 
 Um die optimale Parameterkombination zu finden muss zun\"achst ein
 Ma{\ss} f\"ur den Unterschied zwischen den tats\"achlich gemessenen
 und den unter Verwendung eines Parametersatzes vorhergesagten Werten
 definiert werden. Eine der am h\"aufigsten verwendeten
-Fehlersch\"atzungen ist der \emph{mittlere qaudratische Abstand} (im
+Fehlersch\"atzungen ist der \emph{mittlere qaudratische Abstand}
-Englischen auch mean square error genannt, Abbildung \ref{leastsquareerrorfig}).
+(``mean square error'', Abbildung \ref{leastsquareerrorfig})
-
+\[ e = \frac{1}{N}\sum^{N}_{1=1} \left( y_i - y^{est}_i\right)^2 \; ,\]
-\[ e = \frac{1}{N}\sum^{N}_{1=1} \left( y_i - y^{est}_i)\right )^2\]
-
 wobei $e$ der Fehler, $N$ die Anzahl gemessener Datenpunkte $y_i$ die
 Messwerte und $y^{est}_i$ die Vorhersagewerte an den enstprechenden
 Stellen sind.
 
-\begin{figure}
+\begin{figure}[tp]
-  \includegraphics[width=0.5\columnwidth]{figures/linear_least_squares.pdf}
+  \includegraphics[width=0.5\columnwidth]{linear_least_squares}
   \caption{\textbf{Ermittlung des Mittleren quadratischen Abstands.}
     Der Abstand zwischen der Vorhersage und dem Modell wird f\"ur
     jeden gemessenen Datenpunkt ermittelt. Die Differenz zwischen
@@ -102,15 +95,15 @@ Passung zu optimieren.
 
 \section{Fehlerfl\"ache}
 
-Die beiden Parameter $m$ und $n$ spanngen eine F\"ache auf. F\"ur jede
+Die beiden Parameter $m$ und $n$ spannen eine F\"ache auf. F\"ur jede
 Kombination aus $m$ und $n$ erhalten wir Vorhersagewerte, die von den
 gemessenen Werten abweichen werden. Es gibt also f\"ur jeden Punkt in
 der sogenannten \emph{Fehlerfl\"ache} einen Fehler. In diesem Beispiel
-eines 2-dimensionalen Problems (zwei freie Parameter) kann man die
+eines 2-dimensionalen Problems (zwei freie Parameter) kann die
-Fehlerfl\"ache graphisch durch einen 3-d ``surface-plot''
+Fehlerfl\"ache graphisch durch einen 3-d ``surface-plot'' dargestellt
-darstellen. Wobei auf der x- und y-Achse die beiden Parameter und auf
+werden. Dabei werden auf der $x$- und der $y$-Achse die beiden
-der z-Achse der Fehlerwert aufgetragen wird (Abbildung
+Parameter und auf der $z$-Achse der Fehlerwert aufgetragen
-\ref{errorsurfacefig}).
+(\figref{errorsurfacefig}).
 
 \clearpage
 \begin{figure}
@@ -122,13 +115,12 @@ der z-Achse der Fehlerwert aufgetragen wird (Abbildung
     und der Fehlerwert geplottet.}\label{errorsurfacefig}
 \end{figure}
 
-Die Fehlerfl\"ache zeigt uns nun an bei welcher Parameterkombination
+Die Fehlerfl\"ache zeigt an, bei welcher Parameterkombination
-der Fehler minimal, beziehungsweise die Parametertrisierung optimal an
+der Fehler minimal, beziehungsweise die Parameterisierung optimal an
 die Daten angepasst ist. Wie kann die Fehlerfunktion und die durch sie
-definierte Fehlerfl\"ache nun benutzt werden um den
+definierte Fehlerfl\"ache nun benutzt werden, um den
 Optimierungsprozess zu leiten? 
 
-
 \begin{exercise}{errorSurface.m}{}\label{errorsurfaceexercise}
   Ladet den Datensatz \textit{lin\_regression.mat} in den
   Workspace. und schreibt ein Skript \code{errorSurface.m} dass den
@@ -150,16 +142,15 @@ Position berechnet werden.
 
 Die Steigung einer Funktion an einer Stelle ist die Ableitung der
 Funktion an dieser Stelle, die durch den Differenzquotienten f\"ur
-unendlich kleine Schritte bestimmt wird.
+unendlich kleine Schritte $h$ bestimmt wird.
-
 \[f'(x) = \lim\limits_{h \rightarrow 0} \frac{f(x + h) - f(x)}{h} \]
 Bei unserem Fittingproblem h\"angt die Fehlerfunktion von zwei
 Parametern ab und wir bestimmen die Steigung partiell f\"ur jeden
-Parameter einzeln. Die Partielle Ableitung nach \code{m} sieht so aus:
+Parameter einzeln. Die partielle Ableitung nach $m$ sieht so aus:
 \[\frac{\partial g(m,n)}{\partial m} = \lim\limits_{h \rightarrow 0} \frac{g(m + h, n) - g(m,n)}{h}\]
 Da wir die Ver\"anderung des Fehlers in Abh\"angigkeit der beiden
-Parameter bewerten ist der Gradient an der Stelle $(m,n)$ ein
+Parameter bewerten, ist der Gradient an der Stelle $(m,n)$ ein
-zweielementigen Vektor der aus den partiellen Ableitungen nach $m$ und
+zweielementigen Vektor, der aus den partiellen Ableitungen nach $m$ und
 nach $n$ besteht. Die Richtung des Gradienten zeigt die Richtung der
 gr\"o{\ss}ten Steigung an, seine L\"ange repr\"asentiert die St\"arke
 des Gef\"alles.
@@ -196,10 +187,10 @@ gelangen sollte man also die entgegengesetzte Richtung einschlagen.
 \end{exercise}
 
 \begin{exercise}{errorGradient.m}{}
-  Benutzt die Funktion aus verheriger \"Ubung (\ref{gradientexercise})
+  Benutzt die Funktion aus vorheriger \"Ubung (\ref{gradientexercise}),
   um f\"ur die jede Parameterkombination aus der Fehlerfl\"ache
   (\"Ubung \ref{errorsurfaceexercise}) auch den Gradienten zu
-  berechnen und darzustellen. Vektoren im Raum kann man mithilfe der
+  berechnen und darzustellen. Vektoren im Raum k\"onnen mithilfe der
   Funktion \code{quiver} geplottet werden.
 \end{exercise}
 
@@ -214,21 +205,22 @@ f\"ur den Abstieg lautet:
 \begin{enumerate}
 \item Starte mit einer beliebigen Parameterkombination $p_0 = (m_0,
   n_0)$.
-\item Wiederhole die folgenden Schritte solange, wie die der Gradient \"uber einer bestimmten
+\item \label{computegradient} Berechne den Gradienten an der akutellen Position $p_i$.
-  Schwelle ist (Es kann z.B. die L\"ange des Gradienten \code{norm(gradient) > 0.1}
+\item Wenn die L\"ange des Gradienten einen bestimmten Wert
-  benutzt werden):
+  unterschreitet, haben wir das Minum gefunden und k\"onnen die Suche
-  \begin{itemize}
+  abbrechen.  Wir suchen ja das Minimum, bei dem der Gradient gleich
-  \item Berechne den Gradienten an der akutellen Position $p_t$.
+  Null ist. Da aus numerischen Gr\"unden der Gradient nie exakt Null
-  \item Gehe einen kleinen Schritt ($\epsilon = 0.01$) in die entgegensetzte Richtung des
+  werden wird, k\"onnen wir nur fordern, dass er hinreichend klein
-    Gradienten:
+  wird (z.B. \code{norm(gradient) < 0.1}).
-    \[p_{t+1} = p_t - \epsilon \cdot \bigtriangledown g(m_t, n_t)\]
+\item \label{gradientstep} Gehe einen kleinen Schritt ($\epsilon =
-  \end{itemize}
+  0.01$) in die entgegensetzte Richtung des Gradienten:
+  \[p_{i+1} = p_i - \epsilon \cdot \bigtriangledown g(m_i, n_i)\]
+\item Wiederhole die Schritte \ref{computegradient} -- \ref{gradientstep}.
 \end{enumerate}
 
-
 Abbildung \ref{gradientdescentfig} zeigt den Verlauf des
 Gradientenabstiegs. Von einer Startposition aus wird die Position
-solange ver\"andert, wie der Gradint eine bestimmte Gr\"o{\ss}e
+solange ver\"andert, wie der Gradient eine bestimmte Gr\"o{\ss}e
 \"uberschreitet. An den Stellen, an denen der Gradient sehr stark ist
 ist auch die Ver\"anderung der Position gro{\ss} und der Abstand der
 Punkte in Abbildung \ref{gradientdescentfig} gro{\ss}.