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regression/lecture/regression-chapter.tex

@@ -5,7 +5,7 @@
 \lstset{inputpath=../code}
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-\setcounter{page}{89}
+\setcounter{page}{77}
 \setcounter{chapter}{5}
 
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regression/lecture/regression.tex

@@ -84,7 +84,8 @@ zus\"atzlich gro{\ss}e Abst\"ande st\"arker gewichtet.
   Schreibe eine Funktion \code{meanSquareError()}, die die mittlere
   quadratische Abweichung zwischen einem Vektor mit den beobachteten
   Werten $y$ und einem Vektor mit den entsprechenden Vorhersagen
-  $y^{est}$ berechnet.\newpage
+  $y^{est}$ berechnet.
+  \pagebreak[4]
 \end{exercise}
 
 
@@ -315,6 +316,7 @@ partielle Ableitung nach $m$ durch
   Parametersatz $(m, b)$ der Geradengleichung als 2-elementigen Vektor
   sowie die $x$- und $y$-Werte der Messdaten als Argumente
   entgegennimmt und den Gradienten an dieser Stelle zur\"uckgibt.
+  \pagebreak[4]
 \end{exercise}
 
 \begin{exercise}{errorGradient.m}{}
@@ -376,6 +378,7 @@ Punkte in Abbildung \ref{gradientdescentfig} gro{\ss}.
     Funktion der Optimierungsschritte zeigt.
   \item Erstelle einen Plot, der den besten Fit in die Daten plottet.
   \end{enumerate}
+  \pagebreak
 \end{exercise}