# Woche 5 - Einführung in das maschinelle Lernen

### Diese Woche werden wir...

folgende Themen behandeln:

* Charakteristika des maschinellen Lernens
* Definition der linearen Regression
* Kostenfunktionen
* Optimierungsfunktionen

### Lernressourcen

{% file src="<https://4020123021-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2F-MHobCAnoTQkN71lOgdv%2Fuploads%2FqQPmEACtBDrqFo8c0HC1%2F240523_Intro%20ML%20und%20Linear%20Regression.pdf?alt=media&token=3aaa7325-7789-4827-8842-1c1a080c6a28>" %}

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* [DataCamp Tutorial](https://www.datacamp.com/tutorial/essentials-linear-regression-python) zur Linearen Regression<br>
* [Link zum Template Repository](https://github.com/opencampus-sh/repo-template-intro-to-data-science-and-ml/tree/main)

### Bis zur nächsten Woche solltet Ihr...

* [x] Schaut die ersten drei Videos des Abschnitts „The problem of overfitting[“](https://www.coursera.org/learn/machine-learning/lecture/erGPe/the-problem-of-overfitting) von Woche 3 des Kurses Supervised Machine Learning: Regression and Classification auf Coursera:\
  \- [The Problem of Overfitting](https://www.coursera.org/learn/machine-learning/lecture/erGPe/the-problem-of-overfitting) (12 Minuten)\
  \- [Adressing Overfitting](https://www.coursera.org/learn/machine-learning/lecture/HvDkF/addressing-overfitting) (8 Minuten)\
  \- [Cost Function with Regularization](https://www.coursera.org/learn/machine-learning/lecture/UZTPk/cost-function-with-regularization) (9 Minuten)<br>
* [x] einen Account bei [Kaggle](https://www.kaggle.com/) erstellen.
* [x] Euren Datensatz weiter um zusätzliche Variablen ergänzen, die für die Schätzung des Umsatzes relevant sein könnten.
* [x] Euren Datensatz teilen in einen Trainingsdatensatz vom 01.07.2013 bis 31.07.2017 und einen Validierungsdatensatz vom 01.08.2017 bis 31.07.2018.
* [x] eine lineare Modellgleichung aufstellen, die das adjustierte R² für Euren Trainingsdatensatz maximiert.
* [x] im Verzeichnis „Baseline Model" Eures Team Repositories die Berechnung für die lineare Regression dokumentieren.<br>
