diff --git a/IML Projects/Task 1b /Task 1b.pdf b/IML Projects/Task 1b /Task 1b.pdf new file mode 100644 index 0000000..6e15f7d Binary files /dev/null and b/IML Projects/Task 1b /Task 1b.pdf differ diff --git a/IML Projects/Task 1b /task1b_ql4jfi6af0/results.csv b/IML Projects/Task 1b /task1b_ql4jfi6af0/results.csv new file mode 100644 index 0000000..dc2a863 --- /dev/null +++ b/IML Projects/Task 1b /task1b_ql4jfi6af0/results.csv @@ -0,0 +1,21 @@ +-0.516043609934 +-10.638489495673 +7.896556078348 +-1.540710855877 +-16.798136872658 +1.749158790732 +5.384935150669 +-0.776002801558 +-2.492773411133 +2.518385767148 +2.057557124534 +-6.313375621762 +9.251636338882 +-0.913369159152 +-13.891454931290 +0.849642516591 +-0.961079366321 +2.104256707346 +2.935554314720 +0.462402304987 +1.717675610382 diff --git a/IML Projects/Task 1b /task1b_ql4jfi6af0/sample.csv b/IML Projects/Task 1b /task1b_ql4jfi6af0/sample.csv new file mode 100644 index 0000000..078d0d3 --- /dev/null +++ b/IML Projects/Task 1b /task1b_ql4jfi6af0/sample.csv @@ -0,0 +1,21 @@ +1.000000000000 +2.000000000000 +3.000000000000 +4.000000000000 +5.000000000000 +6.000000000000 +7.000000000000 +8.000000000000 +9.000000000000 +10.000000000000 +11.000000000000 +12.000000000000 +13.000000000000 +14.000000000000 +15.000000000000 +16.000000000000 +17.000000000000 +18.000000000000 +19.000000000000 +20.000000000000 +21.000000000000 diff --git a/IML Projects/Task 1b /task1b_ql4jfi6af0/template_solution.ipynb b/IML Projects/Task 1b /task1b_ql4jfi6af0/template_solution.ipynb new file mode 100644 index 0000000..f45cd85 --- /dev/null +++ b/IML Projects/Task 1b /task1b_ql4jfi6af0/template_solution.ipynb @@ -0,0 +1,253 @@ +{ + "cells": [ + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "#### General guidance\n", + "\n", + "This serves as a template which will guide you through the implementation of this task. It is advised\n", + "to first read the whole template and get a sense of the overall structure of the code before trying to fill in any of the TODO gaps.\n", + "This is the jupyter notebook version of the template. For the python file version, please refer to the file `template_solution.py`.\n", + "\n", + "First, we import necessary libraries:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "metadata": { + "ExecuteTime": { + "end_time": "2026-03-15T18:22:13.169924Z", + "start_time": "2026-03-15T18:22:13.165934Z" + } + }, + "source": [ + "import numpy as np\n", + "import pandas as pd\n", + "\n", + "# Add any additional imports here (however, the task is solvable without using \n", + "# any additional imports)\n", + "# import ..." + ], + "outputs": [], + "execution_count": 30 + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + " #### Loading data" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "metadata": { + "ExecuteTime": { + "end_time": "2026-03-15T18:22:13.190312Z", + "start_time": "2026-03-15T18:22:13.181357Z" + } + }, + "source": [ + "data = pd.read_csv(\"train.csv\")\n", + "y = data[\"y\"].to_numpy()\n", + "data = data.drop(columns=[\"Id\", \"y\"])\n", + "# print a few data samples\n", + "print(data.head())\n", + "X = data.to_numpy()" + ], + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + " x1 x2 x3 x4 x5\n", + "0 0.02 0.05 -0.09 -0.43 -0.08\n", + "1 -0.13 0.11 -0.08 -0.29 -0.03\n", + "2 0.08 0.06 -0.07 -0.41 -0.03\n", + "3 0.02 -0.12 0.01 -0.43 -0.02\n", + "4 -0.14 -0.12 -0.08 -0.02 -0.08\n" + ] + } + ], + "execution_count": 31 + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "#### Transform features" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "metadata": { + "ExecuteTime": { + "end_time": "2026-03-15T18:22:13.201976Z", + "start_time": "2026-03-15T18:22:13.198370Z" + } + }, + "source": [ + "\"\"\"\n", + "Transform the 5 input features of matrix X (x_i denoting the i-th component of a given row in X) \n", + "into 21 new features phi(X) in the following manner:\n", + "5 linear features: phi_1(X) = x_1, phi_2(X) = x_2, phi_3(X) = x_3, phi_4(X) = x_4, phi_5(X) = x_5\n", + "5 quadratic features: phi_6(X) = x_1^2, phi_7(X) = x_2^2, phi_8(X) = x_3^2, phi_9(X) = x_4^2, phi_10(X) = x_5^2\n", + "5 exponential features: phi_11(X) = exp(x_1), phi_12(X) = exp(x_2), phi_13(X) = exp(x_3), phi_14(X) = exp(x_4), phi_15(X) = exp(x_5)\n", + "5 cosine features: phi_16(X) = cos(x_1), phi_17(X) = cos(x_2), phi_18(X) = cos(x_3), phi_19(X) = cos(x_4), phi_20(X) = cos(x_5)\n", + "1 constant feature: phi_21(X)=1\n", + "\n", + "Parameters\n", + "----------\n", + "X: matrix of floats, dim = (700,5), inputs with 5 features\n", + "\n", + "Compute\n", + "----------\n", + "X_transformed: matrix of floats: dim = (700,21), transformed input with 21 features\n", + "\"\"\"\n", + "X_transformed = np.zeros((700, 21))\n", + "quadratic_features = np.power(X,2)\n", + "exponential_features = np.exp(X)\n", + "cosine_features = np.cos(X)\n", + "constant_feature = np.ones((X.shape[0],1))\n", + "X_transformed = np.concatenate((X, quadratic_features, exponential_features, cosine_features, constant_feature), axis=1)\n", + "assert X_transformed.shape == (700, 21)" + ], + "outputs": [], + "execution_count": 32 + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "#### Fit data" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "metadata": { + "ExecuteTime": { + "end_time": "2026-03-15T18:22:13.625674Z", + "start_time": "2026-03-15T18:22:13.217438Z" + } + }, + "source": [ + "\"\"\"\n", + "Use the transformed data points X_transformed and fit the logistic regression on this \n", + "transformed data. Finally, compute the weights of the fitted logistic regression. \n", + "\n", + "Parameters\n", + "----------\n", + "X_transformed: array of floats: dim = (700,21), transformed input with 21 features\n", + "y: array of integers \\in {0,1}, dim = (700,), input labels\n", + "\n", + "Compute\n", + "----------\n", + "w: array of floats: dim = (21,), optimal parameters of logistic regression\n", + "\"\"\"\n", + "weights = np.zeros((21,))\n", + "learning_rate = 2 * X.shape[0] / np.linalg.svd(X_transformed, compute_uv=False)[0]**2\n", + "tolerance = 0.001\n", + "sigma = lambda x : 1/(1+np.exp(-x))\n", + "gradient = lambda w, X, y: X.T @ (sigma(X @ w) - y) / X.shape[0]\n", + "update = 1000000\n", + "while np.linalg.norm(update) > tolerance:\n", + " # Select a random batch (SGD)\n", + " selection = np.random.choice(X_transformed.shape[0], 100, replace=False)\n", + " X_random = X_transformed[selection,:]\n", + " update = learning_rate * gradient(weights, X_random, y[selection])\n", + " weights -= update\n", + "\n", + "assert weights.shape == (21,)" + ], + "outputs": [], + "execution_count": 33 + }, + { + "metadata": { + "ExecuteTime": { + "end_time": "2026-03-15T18:22:13.630314Z", + "start_time": "2026-03-15T18:22:13.629075Z" + } + }, + "cell_type": "code", + "source": "", + "outputs": [], + "execution_count": null + }, + { + "cell_type": "code", + "metadata": { + "ExecuteTime": { + "end_time": "2026-03-15T18:22:13.636358Z", + "start_time": "2026-03-15T18:22:13.633885Z" + } + }, + "source": [ + "# Save results in the required format\n", + "np.savetxt(\"./results.csv\", weights, fmt=\"%.12f\")" + ], + "outputs": [], + "execution_count": 34 + }, + { + "metadata": { + "ExecuteTime": { + "end_time": "2026-03-15T18:22:13.643898Z", + "start_time": "2026-03-15T18:22:13.641041Z" + } + }, + "cell_type": "code", + "source": [ + "matrix = np.array([[1,2],[3,4],[5,6],[7,8],[9,10]])\n", + "np.linalg.svd(X_transformed,compute_uv=False)\n", + "matrix[np.random.choice(matrix.shape[0], 1, replace=False), :]" + ], + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "array([[1, 2]])" + ] + }, + "execution_count": 35, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "execution_count": 35 + }, + { + "metadata": { + "ExecuteTime": { + "end_time": "2026-03-15T18:22:13.707327Z", + "start_time": "2026-03-15T18:22:13.706165Z" + } + }, + "cell_type": "code", + "source": "", + "outputs": [], + "execution_count": null + } + ], + "metadata": { + "kernelspec": { + "display_name": ".venv", + "language": "python", + "name": "python3" + }, + "language_info": { + "codemirror_mode": { + "name": "ipython", + "version": 3 + }, + "file_extension": ".py", + "mimetype": "text/x-python", + "name": "python", + "nbconvert_exporter": "python", + "pygments_lexer": "ipython3", + "version": "3.10.12" + } + }, + "nbformat": 4, + "nbformat_minor": 2 +} diff --git a/IML Projects/Task 1b /task1b_ql4jfi6af0/template_solution.py b/IML Projects/Task 1b /task1b_ql4jfi6af0/template_solution.py new file mode 100644 index 0000000..0b4e759 --- /dev/null +++ b/IML Projects/Task 1b /task1b_ql4jfi6af0/template_solution.py @@ -0,0 +1,69 @@ +# This serves as a template which will guide you through the implementation of this task. It is advised +# to first read the whole template and get a sense of the overall structure of the code before trying to fill in any of the TODO gaps. +# First, we import necessary libraries: +import numpy as np +import pandas as pd + +# Add any additional imports here (however, the task is solvable without using +# any additional imports) +# import ... + +def transform_features(X): + """ + This function transforms the 5 input features of matrix X (x_i denoting the i-th component in a given row of X) + into 21 new features phi(X) in the following manner: + 5 linear features: phi_1(X) = x_1, phi_2(X) = x_2, phi_3(X) = x_3, phi_4(X) = x_4, phi_5(X) = x_5 + 5 quadratic features: phi_6(X) = x_1^2, phi_7(X) = x_2^2, phi_8(X) = x_3^2, phi_9(X) = x_4^2, phi_10(X) = x_5^2 + 5 exponential features: phi_11(X) = exp(x_1), phi_12(X) = exp(x_2), phi_13(X) = exp(x_3), phi_14(X) = exp(x_4), phi_15(X) = exp(x_5) + 5 cosine features: phi_16(X) = cos(x_1), phi_17(X) = cos(x_2), phi_18(X) = cos(x_3), phi_19(X) = cos(x_4), phi_20(X) = cos(x_5) + 1 constant feature: phi_21(X)=1 + + Parameters + ---------- + X: matrix of floats, dim = (700,5), inputs with 5 features + + Returns + ---------- + X_transformed: matrix of floats: dim = (700,21), transformed input with 21 features + """ + X_transformed = np.zeros((700, 21)) + # TODO: Enter your code here + assert X_transformed.shape == (700, 21) + return X_transformed + + +def fit_logistic_regression(X, y): + """ + This function receives training data points, transforms them, and then fits the logistic regression on this + transformed data. Finally, it outputs the weights of the fitted logistic regression. + + Parameters + ---------- + X: matrix of floats, dim = (700,5), inputs with 5 features + y: array of integers \in {0,1}, dim = (700,), input labels + + Returns + ---------- + weights: array of floats: dim = (21,), optimal parameters of logistic regression + """ + weights = np.zeros((21,)) + X_transformed = transform_features(X) + # TODO: Enter your code here + assert weights.shape == (21,) + return weights + + +# Main function. You don't have to change this +if __name__ == "__main__": + # Data loading + data = pd.read_csv("train.csv") + y = data["y"].to_numpy() + data = data.drop(columns=["Id", "y"]) + # print a few data samples + print(data.head()) + + X = data.to_numpy() + # The function retrieving optimal LR parameters + w = fit_logistic_regression(X, y) + # Save results in the required format + np.savetxt("./results.csv", w, fmt="%.12f") diff --git a/IML Projects/Task 1b /task1b_ql4jfi6af0/train.csv b/IML Projects/Task 1b /task1b_ql4jfi6af0/train.csv new file mode 100644 index 0000000..6c35997 --- /dev/null +++ b/IML Projects/Task 1b /task1b_ql4jfi6af0/train.csv @@ -0,0 +1,701 @@ +Id,y,x1,x2,x3,x4,x5 +0,0,0.019999999999999907,0.04999999999999993,-0.09000000000000008,-0.43000000000000005,-0.08000000000000007 +1,0,-0.13000000000000006,0.10999999999999999,-0.08000000000000007,-0.29000000000000004,-0.030000000000000027 +2,0,0.07999999999999996,0.05999999999999994,-0.07000000000000006,-0.41000000000000003,-0.030000000000000027 +3,0,0.019999999999999907,-0.12000000000000005,0.009999999999999898,-0.43000000000000005,-0.020000000000000018 +4,1,-0.14000000000000007,-0.12000000000000005,-0.08000000000000007,-0.020000000000000018,-0.08000000000000007 +5,1,-0.050000000000000044,-0.16000000000000003,0.0,-0.39,-0.07000000000000006 +6,0,-0.06000000000000005,-0.020000000000000018,-0.08000000000000007,0.08999999999999997,-0.030000000000000027 +7,0,-0.08000000000000007,-0.11000000000000004,0.029999999999999916,-0.36000000000000004,0.019999999999999907 +8,1,-0.010000000000000009,-0.06000000000000005,0.09999999999999998,-0.20000000000000007,-0.07000000000000006 +9,0,-0.16000000000000003,-0.17000000000000004,0.039999999999999925,-0.41000000000000003,0.019999999999999907 +10,1,-0.13000000000000006,-0.17000000000000004,-0.020000000000000018,-0.3500000000000001,-0.030000000000000027 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