Small fixes in regression and likelihood

regression/lecture/regression.tex

@@ -264,7 +264,7 @@ Kostenfunktion mit m\"oglichst wenigen Berechnungen findet.
     und zeigt in Richtung des st\"arksten Anstiegs der Funktion $f(x,y)$.
   \end{minipage}
 
-  \vspace{1ex} Die Abbildung zeigt die Kontourlinien einer bivariaten
+  \vspace{1ex} Die Abbildung zeigt die Konturlinien einer bivariaten
   Gau{\ss}glocke $f(x,y) = \exp(-(x^2+y^2)/2)$ und den Gradienten mit
   seinen partiellen Ableitungen an drei verschiedenen Stellen.
 \end{ibox}
@@ -283,7 +283,7 @@ Gef\"alles rollt, ben\"otigen wir Information \"uber die Richtung des
 Gef\"alles an der jeweils aktuellen Position.
 
 Der \determ{Gradient} (Box~\ref{partialderivativebox}) der Kostenfunktion
-\[ \nabla f_{cost}(m,b) = \left( \frac{\partial e(m,b)}{\partial m},
+\[ \nabla f_{cost}(m,b) = \left( \frac{\partial f(m,b)}{\partial m},
   \frac{\partial f(m,b)}{\partial b} \right) \] bzgl. der beiden
 Parameter $m$ und $b$ der Geradengleichung ist ein Vektor, der in
 Richtung des steilsten Anstiegs der Kostenfunktion $f_{cost}(m,b)$ zeigt.
@@ -306,10 +306,10 @@ partielle Ableitung nach $m$ durch
   \titlecaption{Gradient der Fehlerfl\"ache.} 
   {Jeder Pfeil zeigt die Richtung und die
     Steigung f\"ur verschiedene Parameterkombination aus Steigung und
-    $y$-Achsenabschnitt an. Die Kontourlinien im Hintergrund
+    $y$-Achsenabschnitt an. Die Konturlinien im Hintergrund
     illustrieren die Fehlerfl\"ache. Warme Farben stehen f\"ur
     gro{\ss}e Fehlerwerte, kalte Farben f\"ur kleine. Jede
-    Kontourlinie steht f\"ur eine Linie gleichen
+    Konturlinie steht f\"ur eine Linie gleichen
     Fehlers.}\label{gradientquiverfig}
 \end{figure}