Regressione lineare: verifica le tue conoscenze

  1. Quale di questi è un esempio di parametro calcolato durante l'addestramento di un modello di regressione lineare?

  2. Riempi gli spazi vuoti

    Inserisci una o più parole per completare la frase.

    Supponiamo che tu stia creando un modello di regressione lineare per prevedere il prezzo di vendita di un'auto usata. Il set di dati di addestramento include le seguenti informazioni: prezzo scontato (etichetta), anno del modello (caratteristica), prezzo di listino (caratteristica), chilometraggio del contachilometri (caratteristica), chilometraggio (caratteristica). Quanti pesi ci saranno per questo modello? ___

  3. Riempi gli spazi vuoti

    Inserisci una o più parole per completare la frase.

    Esamina il grafico di seguito. Che cos'è l'errore quadratico medio? ___

    Un grafico di una linea su un piano cartesiano delle coordinate che passa per le coordinate (0, 2) e (10, 7). Sul grafico sono tracciati anche 10 punti dati con le coordinate (1, 2,5), (2, 3), (3, 3,5), (4, 6), (5, 4,5), (6, 5), (7, 5,5), (8, 4), (9, 6,5) e (10, 7). La linea passa per tutti questi punti tranne per (4, 6) e (8, 4).

  4. Quale di questi controlla la dimensione dei passaggi dell'algoritmo di discesa del gradiente?

  5. Supponiamo che tu stia addestrando un modello di regressione lineare e dopo circa 100 iterazioni noti che la perdita è elevata e in calo, ma non in misura significativa. Qual è la causa più probabile del problema?