Studoši

BillIK Idealna stopa učenja bi bila ona s kojom možeš izaći iz svakog lokalnog minimuma i uvijek završiti u globalnom, a to znati unaprijed je koliko znam nemoguće.

BillIK a nema bas neki definitan odgovor. Velike stope ucenja su u pravilu brze, ali ne nuzno jer ovisi kakve gradijente pogadas. Dodatno ako je stopa prevelika onda raste sansa da ti algoritam divergira. Uglavnom, trazis omjer brzine i tocnosti, koliko sam shvatio.

Ducky

Ovdje sam vec odgovorio Dragi prijatelj strojnog učenja

bodNaUvidima nije nužno ali na ptedavanju je snajder rekao da je uobicajeno
Bar ja tako imam u biljeskama

brr
-\log(1-\sigma(0.15+\mathbf{w}^\intercal\mathbf{x}))=0.274 \\ -\log\sigma(0.15+\mathbf{w}^\intercal(2\mathbf{x})) =\space?

1-\sigma(0.15+\mathbf{w}^\intercal\mathbf{x})=e^{-0.274} \\ \sigma(0.15+\mathbf{w}^\intercal\mathbf{x})=1-e^{-0.274} \\ \mathbf{w}^\intercal\mathbf{x}=\log(-\frac{1-e^{-0.274}}{1-e^{-0.274}-1})-0.15 \\ =\log(\frac{1-e^{-0.274}}{e^{-0.274}})-0.15 \\ =\log(e^{0.274}-1)-0.15

-\log\sigma(0.15+\mathbf{w}^\intercal(2\mathbf{x})) = -\log\sigma(0.15+2\mathbf{w}^\intercal\mathbf{x}) \\ =-\log\sigma(0.15+2(\log(e^{0.274}-1)-0.15)) \\ =-\log\sigma(0.15+2(\log(e^{0.274}-1)-0.15)) \\ =-\log\sigma(2\log(e^{0.274}-1)-0.15) \\ \approx 2.54

viliml
Kako si došao do ove prve dvije formule?

Rene možda sam ja omašio ceo fudbal, al zašto primjeri nisu linearno odvojivi? jel ih ne bi mogla odvojiti ploha y=0 npr.?

[obrisani korisnik] ne znam što misliš pod “y” ali s obzirom da je x2 = 0 onda možeš skicirat ove primjere s ovim preslikavanjima:
\phi_0 i \phi_2 izgledaju kao lijeva slika (član x1×2 zanemaruješ jer je uvijek 0), a \phi_1 izgleda kao desna slika (zanemaruješ x2 i x2²)

Rene aa hvala ja sam gledao y kao vrijednosti i onda sam zapravo crtao (x, y) graf pa mi nije bilo jasno jer na njemu su odvojivi. tako nesto bi bilo ok za regresiju ili ni tada?

[obrisani korisnik] linearna odvojivost primjera == mogućnost da ih odvojiš u klase hiperravninom, nema veze s regresijom

BillIK ali postoji li neki kraći odgovor bez toliko teoretiziranja tipa. ona za koju će pogreška bit min/max?

Ne

To se, uostalom, rješava i drukčijim algoritmima, a ne samo drukčijom vrijednosti i otvoreni je (potencijalno nerješivi) problem.

Zna netko 4 i 6 iz dz08/v08?

dinoo angello2
Kao prvo, u SVM-u se w_0 tretira posve zasebno od svega ostaloga. Dakle treba izbrisati prvi stupac matrice dizajna i prvu vrijednost u vektoru \mathbf{w}.
Zatim treba pronaći oznake primjera i odrediti koji od njih su potporni. To se lako vidi iz vrijednosti hipoteze \mathbf{w}^\intercal\mathbf{x}^{(i)}+w_0.
Sada samo treba primijeniti ekvivalentnost primarnog i dualnog modela \mathbf{w}=\sum_{i=1}^N{\alpha_iy^{(i)}\mathbf{x}^{(i)}} da se nađu vrijednosti dualnih parametara.
Nedostatak preciznosti u zadanim vrijednostima može malo zakomplicirati stvar jer neće biti točne jednakosti, aproksimacija se može učiniti robustnijom tako da se iskoristi ograničenje \sum_{i=1}^N{\alpha_iy^{(i)}=0} i tako smanji broj varijabli za 1.

dinoo Jel iko rjesio 4.? Meni se cini da je rjesenje pod B tocno?

moze bar neko objasnjenje za 6. zad iz ispita? probo sam svasta i nikad mi ne ispadne ovo njihovo rjesenje

viliml ja i dalje ne dobivam njhovo rješenje, čak ni ne dobivam da mi predikcija za neke primjere daje 1 pa nemam ni potporne vektore…

netko_tamo
\left( \begin{array}{ccccc} 1 & 3 & 16 & -8 & -11 \\ 1 & -5 & 4 & -8 & -7 \\ 1 & 7 & -4 & 11 & 9 \\ 1 & 15 & -20 & 25 & 25 \\ \end{array} \right) \left( \begin{array}{c} 0.137 \\ -0.029 \\ 0.0194 \\ -0.0461 \\ -0.0388 \\ \end{array} \right)=\left( \begin{array}{c} 1.16 \\ 1. \\ -1. \\ -2.81 \\ \end{array} \right)

Rene povuci pravac izmedu dvije najblize tocke s lijeve strane i okomica na taj pravac s primjerom 3,3 ce ti bit u 0,0 pa ce ti 3,3 bit udaljeno od tog pravca korijen iz 33+33 sta je korijen iz 18, margina je korijen iz 18/2, sve podijeljeno s ½ sto je margina od prvog treniranja dobijes da je omjer korijen iz 18, sto je 3 puta korijen iz 2. pozdrav!

ostaje.mi.to.sto.se.volimo ma nabijem na kurac ovaj forum ove nakosene 33 je 3 puta 3. neuk sam i nepismen. pozdrav!

ostaje.mi.to.sto.se.volimo Preporučam korištenje latexa za jednadžbe, ili escape znaka \

Koje je gradivo zadnje za meduispit(koja preza) (uključeno) ?

𝐓𝐇𝐄 𝐒𝐄𝐂𝐑𝐄𝐓 - 𝐂𝐋𝐔𝐁 https://www.fer.unizg.hr/predmet/struce1/obavijesti?@=2ur9b#news_142309