commit e04e1cab3cf20f09ea4822d9a917c68750abf4bd
Author: Your Name <you@example.com>
Date:   Thu Jun 6 09:01:03 2024 +0200

    update

diff --git a/FinalExam_lastname_mnr.ipynb b/FinalExam_lastname_mnr.ipynb
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+++ b/FinalExam_lastname_mnr.ipynb
@@ -0,0 +1,1015 @@
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+    "<img src=\"https://cps.unileoben.ac.at/wp/CPS_Logo_Black.png\" width=\"260\"/>\n",
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+    "Chair of Cyber-Physical-Systems, Austria"
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+    "}\n",
+    "</style>\n",
+    "\n",
+    "| Credentials |  |\n",
+    "|----|---|\n",
+    "|Host | Montanuniversitaet Leoben |\n",
+    "|Web | https://cps.unileoben.ac.at |\n",
+    "|Mail | cps@unileoben.ac.at |\n",
+    "|Authors | Melanie Neubauer & Elmar Rückert|\n",
+    "|Corresponding Authors | melanie.neubauer@unileoben.ac.at, rueckert@unileoben.ac.at |\n",
+    "|Last edited |  07.06.2024 |\n"
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+    "# Final Exam"
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+   "source": [
+    "Point overview:\n",
+    "- Import Section             /2\n",
+    "- Q1 Descr. Testing          /4\n",
+    "- Q2 write function          /4\n",
+    "- Q3 answer questions        /2\n",
+    "- Q4 databases               /6\n",
+    "- Q5 write class             /4\n",
+    "- Q6 descr. code and answer  /4\n",
+    "- Q7 linear reg basics       /4\n",
+    "- Q8 linear reg coding       /4\n",
+    "- Q9 gaussian processes      /6\n",
+    "\n",
+    "You reached /40 Points!"
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+    "<div class=\"alert alert-block alert-success\">\n",
+    "Please read the following tasks carefully. Good luck :)"
+   ]
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+    "### Install Section"
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+      "Requirement already satisfied: matplotlib in /opt/conda/lib/python3.10/site-packages (3.8.3)\n",
+      "Requirement already satisfied: contourpy>=1.0.1 in /opt/conda/lib/python3.10/site-packages (from matplotlib) (1.2.0)\n",
+      "Requirement already satisfied: cycler>=0.10 in /opt/conda/lib/python3.10/site-packages (from matplotlib) (0.12.1)\n",
+      "Requirement already satisfied: fonttools>=4.22.0 in /opt/conda/lib/python3.10/site-packages (from matplotlib) (4.50.0)\n",
+      "Requirement already satisfied: kiwisolver>=1.3.1 in /opt/conda/lib/python3.10/site-packages (from matplotlib) (1.4.5)\n",
+      "Requirement already satisfied: numpy<2,>=1.21 in /opt/conda/lib/python3.10/site-packages (from matplotlib) (1.26.4)\n",
+      "Requirement already satisfied: packaging>=20.0 in /opt/conda/lib/python3.10/site-packages (from matplotlib) (23.2)\n",
+      "Requirement already satisfied: pillow>=8 in /opt/conda/lib/python3.10/site-packages (from matplotlib) (10.2.0)\n",
+      "Requirement already satisfied: pyparsing>=2.3.1 in /opt/conda/lib/python3.10/site-packages (from matplotlib) (3.1.2)\n",
+      "Requirement already satisfied: python-dateutil>=2.7 in /opt/conda/lib/python3.10/site-packages (from matplotlib) (2.8.2)\n",
+      "Requirement already satisfied: six>=1.5 in /opt/conda/lib/python3.10/site-packages (from python-dateutil>=2.7->matplotlib) (1.16.0)\n",
+      "Note: you may need to restart the kernel to use updated packages.\n"
+     ]
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+   "source": [
+    "pip install matplotlib"
+   ]
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+     "text": [
+      "Requirement already satisfied: pandas in /opt/conda/lib/python3.10/site-packages (2.2.2)\n",
+      "Requirement already satisfied: numpy>=1.22.4 in /opt/conda/lib/python3.10/site-packages (from pandas) (1.26.4)\n",
+      "Requirement already satisfied: python-dateutil>=2.8.2 in /opt/conda/lib/python3.10/site-packages (from pandas) (2.8.2)\n",
+      "Requirement already satisfied: pytz>=2020.1 in /opt/conda/lib/python3.10/site-packages (from pandas) (2023.3)\n",
+      "Requirement already satisfied: tzdata>=2022.7 in /opt/conda/lib/python3.10/site-packages (from pandas) (2024.1)\n",
+      "Requirement already satisfied: six>=1.5 in /opt/conda/lib/python3.10/site-packages (from python-dateutil>=2.8.2->pandas) (1.16.0)\n",
+      "Note: you may need to restart the kernel to use updated packages.\n"
+     ]
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+   "source": [
+    "pip install pandas"
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+    "_________________________"
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+   "source": [
+    "### Import Section (2 Points)\n",
+    "Import all the needed libaries here in the beginning! Do not import libaries below this section!"
+   ]
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+   "source": [
+    "# import all necessary libaries here!\n",
+    "import os\n",
+    "#add code"
+   ]
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+   "id": "c7cac7dd-43b1-4c10-a186-950f3f826700",
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+    "__________________________________"
+   ]
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+  {
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+   "id": "3b371f61-68f9-4f46-a624-c243f559027c",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "### Question 1: Describing and Testing the Code (4 Points)\n",
+    "\n",
+    "Break down and explain each line of the provided code snippet. Additionally, describe the role of the '%' symbol in this context. Why is it necessary within this code?"
+   ]
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+   },
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+   "source": [
+    "def calc_median(dataset):\n",
+    "    tmp_dataset = dataset.copy()\n",
+    "    tmp_dataset.sort()\n",
+    "    if len(tmp_dataset) % 2 == 0:\n",
+    "        median = (tmp_dataset[len(tmp_dataset) // 2] + tmp_dataset[len(tmp_dataset) // 2 - 1]) / 2\n",
+    "    else:\n",
+    "        median = tmp_dataset[len(tmp_dataset) // 2]\n",
+    "    return median\n",
+    "\n",
+    "def get_dataset(path):\n",
+    "    with open(path, 'r') as f:\n",
+    "        reader = csv.reader(f)\n",
+    "        dataset = list(reader)\n",
+    "        dataset = [float(x[0]) for x in dataset]\n",
+    "    return dataset"
+   ]
+  },
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+   "id": "afa185ff-bd11-4c2b-ae55-277217c63bf8",
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+   "source": [
+    "Test the above code on the *data.csv* and print the result."
+   ]
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+    "# your code"
+   ]
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+    "___________________________"
+   ]
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+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "### Question 2: Write a short Function (4 Points)\n",
+    "Write a short function which calculates the variance of a dataset and returns it. (hint: to perform x² use ** instead of ^, Pandas is not allowed)"
+   ]
+  },
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+   "metadata": {
+    "tags": []
+   },
+   "source": [
+    "The variance of a dataset can be calculated using the formula:\n",
+    "\n",
+    "$ \\text{mean} = \\frac{1}{n} \\sum_{i=1}^{n} x_i$\n",
+    "\n",
+    "$ \\text{variance} = \\frac{\\sum_{i=1}^{n} (x_i - \\text{mean})^2}{n}$\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "where:\n",
+    "- $n$ is the number of elements in the dataset,\n",
+    "- $x_i$ represents each individual value in the dataset, and\n",
+    "- $\\text{mean}$ is the mean of the dataset."
+   ]
+  },
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+    "tags": []
+   },
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+    "# your function"
+   ]
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+   "source": [
+    "Test your code on the data.csv table below and print the results:"
+   ]
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+    "# your test code"
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+    "____________________________________________"
+   ]
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+   "source": [
+    "### Question 3: Answer the following Questions (2 Points)\n",
+    "a) Why is it necessary to preprocess the data? "
+   ]
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+    "Your Answer:"
+   ]
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+    "b) How would you preprocess your data? Describe the steps."
+   ]
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+    "Your Answer:"
+   ]
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+    "_____________________________"
+   ]
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+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "### Question 4: Databases (6 Points)\n",
+    "Put the following code into the correct order and run it. Describe each line with comments:"
+   ]
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+   "id": "df3b243b-e660-4bb2-b1c8-9c556401ddbc",
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+    "tags": []
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "for i in my_text:\n",
+    "    cur.execute(\"INSERT INTO finalExam VALUES (?)\", (i,))"
+   ]
+  },
+  {
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+   "execution_count": null,
+   "id": "d10e84ab-8ae3-4bb5-a7f6-223e1026e443",
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+    "tags": []
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+    "conn.commit()"
+   ]
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+    "tags": []
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+    "cur.execute(\"DELETE FROM finalExam WHERE w = 'Bad'\")"
+   ]
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+    "tags": []
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+    "cur = conn.cursor()"
+   ]
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+    "tags": []
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+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "cur.execute(\"INSERT INTO finalExam VALUES (?)\", ('Nice',))"
+   ]
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+   "id": "31cf9cf5-2bef-4133-989e-c0f9e6db6b1d",
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+    "cur.execute(\"SELECT * FROM finalExam\")"
+   ]
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+    "print(cur.fetchall())\n",
+    "conn.close()\n",
+    "os.remove('new.db')"
+   ]
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+    "conn = sqlite3.connect('new.db')"
+   ]
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+   "metadata": {
+    "tags": []
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+    "cur.execute(\"SELECT COUNT(*) FROM finalExam\")"
+   ]
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+    "tags": []
+   },
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+    "my_text = 'My Final Exam Is Bad'\n",
+    "my_text = my_text.split(' ')"
+   ]
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+    "tags": []
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "cur.execute('''CREATE TABLE IF NOT EXISTS finalExam\n",
+    "                     (w Text)''')"
+   ]
+  },
+  {
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+   "execution_count": null,
+   "id": "69c2daf9-ec2e-40c6-9d11-8dab7ef31982",
+   "metadata": {
+    "tags": []
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "print(cur.fetchone())"
+   ]
+  },
+  {
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+   "id": "6f401683-92a3-4f14-8a34-b5c451fa79a7",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "________________________________________________"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "29a762ac-a1af-44e4-9eef-5e9617ec2ab2",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "### Question 5: Data Analyzer (4 Points)\n",
+    "Design a Python class, DataAnalyzer, to facilitate the analysis and visualization of data stored in a database. The class should provide methods to create a SQLite database from a DataFrame and plot the data using Matplotlib."
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "e1f08f56-dd0c-4df3-95b8-cffed58b1d07",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "The class should be initialized with the following parameters:\n",
+    "- database_name: A string representing the name of the SQLite database.\n",
+    "- x_values: A list with x-values.\n",
+    "- y_values: A list with y-values.\n",
+    "\n",
+    "Method: create_database\n",
+    "- Connect to the SQLite database specified by database_name.\n",
+    "- Create a table and insert the x and y values.\n",
+    "- Print the number of entries in the database after creating.\n",
+    "\n",
+    "Method: plot_values\n",
+    "- Plot the data with Matplotlib.\n",
+    "- Include axis labels and title for better visualization."
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 1,
+   "id": "cdd18556-9fd8-441d-9c1f-8f40bbd0ad01",
+   "metadata": {
+    "tags": []
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# your Class:\n",
+    "class DataAnalyzer:\n",
+    "    def __init__(self, database_name, x_values, y_values):\n",
+    "        self.database_name = database_name\n",
+    "        self.x_values = x_values\n",
+    "        self.y_values = y_values\n",
+    "\n",
+    "    def create_database(self):\n",
+    "        # Your Code\n",
+    "        pass\n",
+    "\n",
+    "    def plot_values(self):\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        Plots the X and Y values using Matplotlib.\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        plt.plot(self.x_values, self.y_values, marker='o', linestyle='')\n",
+    "        plt.title('Data Plot')\n",
+    "        plt.xlabel('X')\n",
+    "        plt.ylabel('Y')\n",
+    "        plt.grid(True)\n",
+    "        plt.show()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "30605de1-8eb0-4403-a36b-d22418341e9e",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "Test your code below on *coordinates.csv*. The name of the database should be your *matr. nr.* You should test both functions! (for import use pandas or csv)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 10,
+   "id": "6ea4c395-1246-4530-994b-9c764a5c57ed",
+   "metadata": {
+    "tags": []
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# your test code:"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "8eec9931-ddac-4128-9b42-dbd349186c10",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "____________________________"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "7fccb26e-6d90-480b-b449-82d8d3c24a8e",
+   "metadata": {
+    "tags": []
+   },
+   "source": [
+    "### Question 6: Describe the code and answer the questions (4 Points)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "f110bc78-13dc-4251-af7a-32bff74ce5bc",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "a) Describe the following code with comments."
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 47,
+   "id": "3f6d6805-5e97-4fbd-b202-4020e9485643",
+   "metadata": {
+    "tags": []
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "def function(X, y, factor=0.2):\n",
+    "    idx = np.arange(X.shape[0])\n",
+    "    np.random.shuffle(idx)\n",
+    "    X = X[idx]\n",
+    "    y = y[idx]\n",
+    "    split = int((1 - factor) * X.shape[0])\n",
+    "    X_train, X_test = X[:split], X[split:]\n",
+    "    y_train, y_test = y[:split], y[split:]\n",
+    "    return X_train, X_test, y_train, y_test"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "d99078f3-a670-4d04-bb7a-f93e9054b50d",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "X = normalized_data.drop(target_column, axis=1).values\n",
+    "y = normalized_data[target_column].values\n",
+    "X_train, X_test, y_train, y_test = function(X, y, factor=0.2)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "c9dbe438-5c74-4a02-8ea3-efc0e966e483",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "b) Why do we need the above code?"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "raw",
+   "id": "161a52a4-79e2-4401-ba8a-6f680d47771e",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "Your Answer:"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "f117c05a-8d98-4dbd-a4c4-6c252bb10fb3",
+   "metadata": {
+    "tags": []
+   },
+   "source": [
+    "c) Why do we drop the target_column? "
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "raw",
+   "id": "e998c866-416e-457d-aee8-d1034ae21f84",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "Your Answer:"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "1a5e037a-f9d7-4e13-88c0-3f88241e4398",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "d) What would happen if we change the factor to 0.4?"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "raw",
+   "id": "8d3ec404-4508-413c-9d00-9ce1f24c492f",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "Your Answer:"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "7585983a-1ec5-48e2-930a-e8316604fc97",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "_______________________"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "99b839a4-c249-43c0-a035-0a240e1bb350",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "### Question 7: Linear Regression Basics (4 Points)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 48,
+   "id": "fb9fef79-41bb-4be3-8c40-57095e133c47",
+   "metadata": {
+    "tags": []
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "class LinearRegression:\n",
+    "    def __init__(self):\n",
+    "        self.coefficients = None\n",
+    "\n",
+    "    def train(self, X, y):\n",
+    "        X = np.hstack((np.ones((X.shape[0], 1)), X))\n",
+    "        self.coefficients = np.linalg.inv(X.T @ X) @ X.T @ y\n",
+    "\n",
+    "    def predict(self, X):\n",
+    "        X = np.hstack((np.ones((X.shape[0], 1)), X))\n",
+    "        return X @ self.coefficients"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "d67a67c9-b129-412c-b29b-2869892fcf88",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "a) Why do we need linear regression?"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "raw",
+   "id": "29d16a49-69d4-4c59-921a-33201fa04d95",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "Your Answer:"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "43ef5af3-9da0-4dc0-84e1-4731f5687040",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "b) What is the difference of using scikit-learn for linear regression and your own method?"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "raw",
+   "id": "b6bcafd8-8e89-4fa6-888f-f30a93b019ec",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "Your Answer:"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "fdb3bd28-59ca-47ec-a750-79652cbc7d74",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "c) Write down the function of the mean squared error? When do you use it?"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "raw",
+   "id": "791be49f-75ea-43a0-825a-0567ecf72aa1",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "Your Answer:"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "24b784d2-005e-4537-b0ce-c534f0303ced",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "d) Describe step per step how you would perform linear regression on a given dataset. (more detailed answer)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "raw",
+   "id": "c6b02c04-2ad1-48f2-9719-14df04846d8e",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "Your Answer:"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "43b95d6a-44ea-4631-bdad-524754d1d11a",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "_________"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "484c2dc0-67a1-48ab-87b4-db41ebfb6d02",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "### Question 8: Linear Regression Coding (4 Points)\n",
+    "Perform linear regression on the *winequality-red.csv* with the target *alcohol* (pandas is allowed). Calculate the mean squared error and print it. Perform the task without preprocessing your data. It is necessary to split the data. "
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "8f36613b-ecb5-40b0-9918-4119cb8943e2",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "#your Code"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "bda2c424-b619-4e88-8431-c2232fb7babc",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "_______________"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "ea23296e-ef5b-4268-9398-e36190b8ea96",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "### Question 9: Gaussian Processes (6 Points)\n",
+    "Fit the names to the different kernels below:"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "e3680ed3-eb35-41a5-aa35-4a1b5bf45ec3",
+   "metadata": {
+    "tags": []
+   },
+   "source": [
+    "Add the Names:\n",
+    "\n",
+    "1. **... Kernel**: $k(x, x') = \\exp \\left( -2 \\sin^2 \\left( \\frac{\\pi ||x - x'||}{p} \\right) \\right) / \\sigma^2 $\n",
+    "2. **... Kernel**: $k(x, x') = x^T x' $\n",
+    "3. **... Kernel**: $k(x, x') = \\exp \\left( - \\frac{||x - x'||^2}{2\\sigma^2} \\right)$\n",
+    "4. **... Kernel**: $k(x, x') = (x^T x' + 1)^d $"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "1759762b-5b0a-4e6f-9651-277bc4643fb4",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "Fit the above numbers to the code below"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "raw",
+   "id": "0c6ddc30-f804-472c-92d1-8a03d3c3b020",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "Your Answer:\n",
+    "    function1 = ...\n",
+    "    function2 = ...\n",
+    "    function3 = ...\n",
+    "    function4 = ..."
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "530bc9da-a454-4de1-ba07-d4b62a4fae1e",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "class function1:\n",
+    "    def __init__(self, theta=1.0):\n",
+    "        self.theta = theta\n",
+    "        self.bounds = ((1e-5, 1e5),)\n",
+    "        self.num_params = 1\n",
+    "\n",
+    "    def __call__(self, X1, X2):\n",
+    "        return self.theta * np.dot(X1, X2.T)\n",
+    "\n",
+    "    def set_params(self, params):\n",
+    "        self.theta = params[0]"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "c7518ccc-f5f5-4401-8d1d-d9167cc6dde8",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "class function2:\n",
+    "    def __init__(self, theta=1.0, d=3):\n",
+    "        self.theta = theta\n",
+    "        self.d = d\n",
+    "        self.bounds = ((1e-5, 1e5), (1, 10))\n",
+    "        self.num_params = 2\n",
+    "\n",
+    "    def __call__(self, X1, X2):\n",
+    "        return (self.theta * np.dot(X1, X2.T) + 1) ** self.d\n",
+    "\n",
+    "    def set_params(self, params):\n",
+    "        self.theta = params[0]\n",
+    "        self.d = params[1]\n",
+    "\n",
+    "    def gradient(self, X):\n",
+    "        return np.array(\n",
+    "            [\n",
+    "                self.d * self.theta * np.dot(X, X.T) ** (self.d - 1),\n",
+    "                self.theta * np.dot(X, X.T) ** self.d * np.log(np.dot(X, X.T)),\n",
+    "            ]\n",
+    "        )"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "ce47fa6e-038c-488f-b05e-a5ddddbc4e90",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "class function3:\n",
+    "    def __init__(self, theta=1.0):\n",
+    "        self.theta = theta\n",
+    "        self.bounds = ((1e-5, 1e5),)\n",
+    "        self.num_params = 1\n",
+    "\n",
+    "    def __call__(self, X1, X2):\n",
+    "        return np.exp(-2 * np.sin(np.pi * cdist(X1, X2) / self.theta) ** 2)\n",
+    "\n",
+    "    def set_params(self, params):\n",
+    "        self.theta = params[0]"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "07bad441-5c3c-42c2-8507-b884d827acf0",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "class function4:\n",
+    "    def __init__(self, theta=1.0):\n",
+    "        self.theta = theta\n",
+    "        self.bounds = ((1e-5, 1e5),)\n",
+    "        self.num_params = 1\n",
+    "\n",
+    "    def __call__(self, X1, X2):\n",
+    "        return np.exp(-self.theta * cdist(X1, X2) ** 2)\n",
+    "\n",
+    "    def set_params(self, params):\n",
+    "        self.theta = params[0]"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "df5f819b-98d9-4e76-bc42-d9c71ca7b076",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "___________________________"
+   ]
+  }
+ ],
+ "metadata": {
+  "kernelspec": {
+   "display_name": "Python 3 (ipykernel)",
+   "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": "3.10.11"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 5
+}
diff --git a/coordinates.csv b/coordinates.csv
new file mode 100644
index 0000000..0301411
--- /dev/null
+++ b/coordinates.csv
@@ -0,0 +1,722 @@
+X,Y
+129,267
+128,267
+127,267
+127,268
+126,268
+126,269
+125,270
+124,270
+123,270
+122,270
+121,271
+120,272
+119,273
+118,273
+117,274
+116,275
+115,276
+114,277
+113,278
+112,279
+111,279
+110,280
+110,281
+109,281
+108,281
+107,282
+106,282
+105,282
+104,283
+103,284
+103,285
+102,285
+101,285
+100,285
+99,285
+98,286
+97,286
+96,286
+95,287
+94,287
+93,287
+92,287
+91,287
+90,287
+89,287
+88,287
+87,287
+86,287
+85,287
+84,287
+83,287
+82,287
+81,287
+80,287
+79,287
+78,287
+77,287
+76,287
+75,287
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+72,287
+71,287
+70,287
+68,287
+67,287
+67,286
+66,286
+65,286
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+63,285
+62,284
+61,284
+60,284
+59,283
+59,282
+58,282
+58,281
+57,281
+56,280
+55,280
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+54,278
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+52,275
+51,274
+51,273
+50,273
+50,272
+49,272
+48,272
+47,271
+47,270
+46,269
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