Hallo, in dem Branch »schuerg-wip« habe ich angefangen mit Kapitel 3 (PCA). Dort sind auch Tippfehler-Korrekturen usw. für Kapitel 1 drin. Ich stelle die Tage auch meine Ideen für das Einleitungskapitel da ein. Ich mache mit Kapitel 2 weiter. Grüße Jannik
On 1. Mar 2018, at 17:23, Bastian Bohn <bohn@ins.uni-bonn.de> wrote:
Hi,
meinen Entwurf für den ersten Zettel findet ihr nun im repo. Wenn Jochen wieder da ist, können wir ja ein wenig drüber diskutieren und dann ggf. nötige Änderungen vornehmen.
Der ursprüngliche Plan, dass ich den Zettel schreibe und Jannik dann das notebook implementiert, ist hier nicht wirklich aufgegangen, weil ich immer direkt mitimplementieren musste, um zu schauen, ob das Sinn macht, was ich da an Aufgaben geschrieben habe. Daher habe ich das Notebook mit der Musterlösung gleich mithochgeladen.
Der Zettel ist jetzt schon etwas länglich und von den Aufgaben her vielleicht sogar eher für 3 als für 2 Wochen geeignet (zumal die Leute sich am Anfang evtl. in Python, Numpy, Matplotlib und jupyter-notebooks reinfuchsen müssen). Man kann aber eventuell auch die 2 Aufgaben zu Gradient Descent streichen. Fand die nur sehr hübsch, weil man so schon direkt ein einfaches neuronales Netzwerk implementiert hat ohne es zu wissen. Da kann man dann auf Zettel 5 drauf aufbauen.
Ich werde die nächsten 2 Wochen recht viel mit dem SFB zu tun haben (Vortrag machen und dann vom 12.-14. auf Retreat in Bad Neuenahr) und vermutlich mit dem zweiten Zettel nicht so fix voran kommen, aber vielleicht habt ihr ja da schon die ein oder andere Idee. Ein einfacher SMO Algorithmus für Klassifikation sollte auf jeden Fall für diesen Zettel gehen, das ist nicht allzu schwer. Aufbauend auf Zettel 1 könnte man dann nochmal kNN aber mit scikit-learn machen. Dann ist der Übergang da und man kennt schon scikit-learn bevor's dann direkt zur SVM geht.
Viele Grüße, Bastian
-- Dr. Bastian Bohn
Institut für Numerische Simulation Rheinische Friedrich-Wilhelms-Universität Bonn Wegelerstr. 6 D-53115 Bonn Germany
Tel.: +49 228 73-60452 Fax: +49 228 73-7527 URL: http://wissrech.ins.uni-bonn.de/people/bohn.html _______________________________________________ Mllab mailing list Mllab@ins.uni-bonn.de https://mail.ins.uni-bonn.de/mailman/listinfo/mllab