このページは Cloud Translation API によって翻訳されました。 コレクションでコンテンツを整理 必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。 線形回帰: 知識をテストする パスウェイに戻る 線形回帰モデルのトレーニング中に計算されるパラメータの例として、次のうちどれが考えられますか。 重み 学習率 予測 ラベル 空欄補充問題 1 つ以上の単語を入力して文を完成してください。 中古車の販売価格を予測する線形回帰モデルを構築しているとします。トレーニング データセットには、販売価格（ラベル）、モデル年（特徴）、メーカー希望小売価格（特徴）、走行距離（特徴）、燃費（特徴）が含まれています。このモデルの重みはいくつありますか？___ 空欄補充問題 1 つ以上の単語を入力して文を完成してください。 以下のグラフをご覧ください。平均二乗誤差とは___ 勾配降下アルゴリズムのステップサイズを制御するのはどれですか。 学習率 損失関数 バッチサイズ Regularization rate 線形回帰モデルをトレーニングしていて、約 100 回の反復処理後に、損失が高く、減少傾向にあるものの、大幅に減少していないことに気付いたとします。どのような問題が考えられますか。 学習率が大きすぎます。 学習率が小さすぎます。 データセットのサンプルが多すぎます。 データセットに十分なサンプルがありません。 解答を送信 error_outline テストの採点中にエラーが発生しました。もう一度お試しください。
