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solution for regression exercises

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Jan Benda
2018-01-08 17:52:48 +01:00
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regression/lecture/regression.tex
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@@ -368,6 +368,7 @@ Punkte in Abbildung \ref{gradientdescentfig} gro{\ss}.
Optimierungsschritt an.} \label{gradientdescentfig}
\end{figure}
\setboolean{showexercisesolutions}{false}
\begin{exercise}{gradientDescent.m}{}
Implementiere den Gradientenabstieg f\"ur das Problem der
Parameteranpassung der linearen Geradengleichung an die Messdaten in
@@ -409,6 +410,7 @@ Kostenfunktionen gemacht \matlabfun{fminsearch()}, w\"ahrend spezielle
Funktionen z.B. f\"ur die Minimierung des quadratischen Abstands bei
einem Kurvenfit angeboten werden \matlabfun{lsqcurvefit()}.
\newpage
\begin{important}[Achtung Nebenminima!]
Das Finden des globalen Minimums ist leider nur selten so leicht wie
bei einem Geradenfit. Oft hat die Kostenfunktion viele Nebenminima,