diff --git a/03-numpy-und-matplotlib/03-accidents-sol.ipynb b/03-numpy-und-matplotlib/03-accidents-sol.ipynb index 3314f43511367f4df95d50dc236e4bb1f7d866c9..8be8c95ce5a0a91ac11508cfd41175258ad3b617 100644 --- a/03-numpy-und-matplotlib/03-accidents-sol.ipynb +++ b/03-numpy-und-matplotlib/03-accidents-sol.ipynb @@ -165,11 +165,11 @@ " Monat und speichern die vorhergesagten Werte in einer Liste.\n", " Anschließend können Sie die vorhergesagten Werte und die echten\n", " Werte plotten und den mittleren absoluten Fehler berechnen:\n", - " $\\sum_i |\\hat y_i - y_i|$*\n", + " $\\frac 1 N \\sum_i^N |\\hat y_i - y_i|$*\n", "\n", "Hier Ihr Start-Code:" ], - "id": "0021-a3e2f0751faba1e165d6fdd9ebcc6182d5198fb4236ad72f7d1d687e232" + "id": "0021-f8535842ae98576ac939fd97488b2594f6516fb9a4f1ddb3488c20eff00" }, { "cell_type": "code", @@ -302,9 +302,10 @@ "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ - "Der mittlere absolute Fehler $\\sum_i |\\hat y_i - y_i|$ liegt bei" + "Der mittlere absolute Fehler $\\frac 1 N \\sum_i^N |\\hat y_i - y_i|$ liegt\n", + "bei" ], - "id": "0032-843e03bac3b47d95041071a5e8d8c468255450e52ad0ad7b71f5a7e2cf9" + "id": "0032-dae55d363d1131bebb18baeb8b4ec080e916368ea94b173bad9d3f3e37a" }, { "cell_type": "code", @@ -368,11 +369,11 @@ "- Geben Sie die Fehler `y_pred_test_f - y_test_f` aus.\n", "- *Bonus: Plotten Sie die Vorhersagen zusammen mit den echten Daten.*\n", "- *Bonus: Berechnen Sie den mittleren absoluten Fehler:\n", - " $\\sum_i |\\hat y_i - y_i|$*\n", + " $\\frac 1 N \\sum_i^N |\\hat y_i - y_i|$*\n", "\n", "Hier Ihr Start-Code:" ], - "id": "0041-d74d15b91c4465e06748f0ebe681b7ce8302f6cf9d55280dea048bdab7f" + "id": "0041-01d7894249aa3356bd959a934be785da39dbfc6e4bf4a6dc9047e74544a" }, { "cell_type": "code", @@ -455,10 +456,10 @@ "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ - "Der mittlere absolute Fehler $\\sum_i |\\hat y_i - y_i|$ liegt nur noch\n", - "bei:" + "Der mittlere absolute Fehler $\\frac 1 N \\sum_i^N |\\hat y_i - y_i|$ liegt\n", + "nur noch bei:" ], - "id": "0048-03edab7d56a762f9aac69bca88289a5bba563f6b0b88722639183565785" + "id": "0048-441b176df9fe8c8f34fd2672037141873e58fe1e6521c25d139c67e8744" }, { "cell_type": "code", diff --git a/03-numpy-und-matplotlib/03-accidents.ipynb b/03-numpy-und-matplotlib/03-accidents.ipynb index 216bce11b8852d652cb9eca465598279ae3104bb..010ec1d53c60160ca27faaaf58cd2ec77df9642c 100644 --- a/03-numpy-und-matplotlib/03-accidents.ipynb +++ b/03-numpy-und-matplotlib/03-accidents.ipynb @@ -79,11 +79,11 @@ " Monat und speichern die vorhergesagten Werte in einer Liste.\n", " Anschließend können Sie die vorhergesagten Werte und die echten\n", " Werte plotten und den mittleren absoluten Fehler berechnen:\n", - " $\\sum_i |\\hat y_i - y_i|$*\n", + " $\\frac 1 N \\sum_i^N |\\hat y_i - y_i|$*\n", "\n", "Hier Ihr Start-Code:" ], - "id": "0012-a3e2f0751faba1e165d6fdd9ebcc6182d5198fb4236ad72f7d1d687e232" + "id": "0012-f8535842ae98576ac939fd97488b2594f6516fb9a4f1ddb3488c20eff00" }, { "cell_type": "code", @@ -141,11 +141,11 @@ "- Geben Sie die Fehler `y_pred_test_f - y_test_f` aus.\n", "- *Bonus: Plotten Sie die Vorhersagen zusammen mit den echten Daten.*\n", "- *Bonus: Berechnen Sie den mittleren absoluten Fehler:\n", - " $\\sum_i |\\hat y_i - y_i|$*\n", + " $\\frac 1 N \\sum_i^N |\\hat y_i - y_i|$*\n", "\n", "Hier Ihr Start-Code:" ], - "id": "0021-d74d15b91c4465e06748f0ebe681b7ce8302f6cf9d55280dea048bdab7f" + "id": "0021-01d7894249aa3356bd959a934be785da39dbfc6e4bf4a6dc9047e74544a" }, { "cell_type": "code",