इस पेज का अनुवाद Cloud Translation API से किया गया है. कैटगरी के आधार पर डेटा पर काम करना: अपनी जानकारी की जांच करें पाथवे पर वापस जाएं इनमें से कौनसे कैटगरी वाले डेटा के उदाहरण हैं? (लागू होने वाले सभी विकल्प चुनें) जितने जवाब सही लगते हैं उतने जवाब चुनें. किताब में मौजूद पेजों की संख्या टेलीफ़ोन नंबर फ़्रेंच फ़्राइज़ के टाइप (घुंघराले, क्रिंकल-कट, स्टीक-कट, वॉफ़ल) किसी रेस्टोरेंट के लिए स्टार रेटिंग (1 से 5 स्टार), जहां 1 स्टार का मतलब है कि यह "खराब" है और 5 स्टार का मतलब है "बहुत बढ़िया" सही या गलत: आम तौर पर, रेटिंग देने वालों के दिए गए लेबल के मुकाबले मशीन के लेबल ज़्यादा ज़रूरी होते हैं. सही गलत आप एक मॉडल को ट्रेनिंग डेटासेट पर ट्रेनिंग दे रहे हैं, जिसमें eye_color सुविधा शामिल है, जो इन छह वैल्यू में से कोई एक हो सकती है: amber, blue, brown, gray, green, hazel. blue की eye_color वैल्यू के लिए, इनमें से कौनसी एन्कोडिंग मान्य हैं? (लागू होने वाले सभी विकल्प चुनें) जितने जवाब सही लगते हैं उतने जवाब चुनें. [0, 1, 0, 0, 0, 0] के बराबर [1] [1, 2, 3, 4, 5, 6] के बारे में जानकारी [0, 1] [1, 0, 2, 3, 4, 5] के बारे में जानकारी इनमें से किन स्थितियों में फ़ीचर हैशिंग को लागू करना सही रहेगा? कैटगरी से जुड़ी सुविधा की वैल्यू की संख्या बहुत ज़्यादा है. कैटगरी से जुड़ी सुविधा की वैल्यू की संख्या बहुत कम है. मॉडल को ऑफ़लाइन ट्रेनिंग दी जा रही है. कैटगरी वाली सुविधा की सभी संभावित वैल्यू की जानकारी पहले से दी जा सकती है. इन दो कैटगरी वाली सुविधाओं का एक फ़ीचर क्रॉस के तौर पर परफ़ॉर्म किया जा रहा है: apple_color, जो इन चार मानों में से एक लेता है: green, red, white या yellow apple_texture, जो इन दोनों में से एक वैल्यू लेता है: crisp या mushy नतीजे के तौर पर मिले फ़ीचर-क्रॉस वेक्टर में कितनी एंट्री हैं? 1 2 6 8 जवाब सबमिट करें error_outline क्विज़ की ग्रेडिंग करने में कोई गड़बड़ी हुई. कृपया फिर से कोशिश करें.
