1 Frage zu Fehlerfunktion

Ein einfaches Modell zur Optimierung der quadratischen Fehlerfunktion in Python kann mit der Bibliothek NumPy und einer Optimierungsbibliothek wie SciPy erstellt werden. Hier ist ein Beispiel, das zeigt, wie man eine quadratische Fehlerfunktion minimiert: ```python import numpy as np from scipy.optimize import minimize # Beispiel-Daten x_data = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) y_data = np.array([2.2, 2.8, 3.6, 4.5, 5.1]) # Quadratische Fehlerfunktion def quadratic_error(params): a, b = params y_pred = a * x_data + b return np.sum((y_data - y_pred) ** 2) # Startwerte für die Parameter initial_params = [1, 1] # Optimierung result = minimize(quadratic_error, initial_params) # Optimale Parameter optimal_a, optimal_b = result.x print(f"Optimale Parameter: a = {optimal_a}, b = {optimal_b}") ``` In diesem Beispiel wird eine einfache lineare Regression durchgeführt, bei der die quadratische Fehlerfunktion minimiert wird, um die besten Parameter \(a\) und \(b\) für die lineare Gleichung \(y = ax + b\) zu finden. Die Funktion `minimize` von SciPy wird verwendet, um die Parameter zu optimieren.