Cette page a été traduite par l'API Cloud Translation. Restez organisé à l'aide des collections Enregistrez et classez les contenus selon vos préférences. Régression linéaire: testez vos connaissances Revenir au parcours Parmi les propositions suivantes, laquelle est un exemple de paramètre calculé lors de l'entraînement d'un modèle de régression linéaire ? Poids Taux d'apprentissage Prédiction Libellé Complétez la phrase Saisissez un ou plusieurs mots pour compléter la phrase. Supposons que vous créiez un modèle de régression linéaire pour prédire le prix de vente d'une voiture d'occasion. L'ensemble de données d'entraînement comprend les informations suivantes: prix soldé (libellé), année du modèle (fonctionnalité), prix catalogue (fonctionnalité), kilométrage au compteur kilométrique (fonctionnalité), consommation de carburant (fonctionnalité). Combien de pondérations y aura-t-il pour ce modèle ? ___ Complétez la phrase Saisissez un ou plusieurs mots pour compléter la phrase. Examinez le graphique ci-dessous. Qu'est-ce que l'erreur quadratique moyenne ? ___ Quel élément contrôle la taille des étapes de l'algorithme de descente du gradient ? Taux d'apprentissage Fonction de perte Taille de lot Taux de régularisation Supposons que vous entraîniez un modèle de régression linéaire. Après environ 100 itérations, vous remarquez que la perte est élevée et qu'elle tend à diminuer, mais pas de manière significative. D'où vient le problème ? Le taux d'apprentissage est trop élevé. Le taux d'apprentissage est trop faible. Votre ensemble de données contient trop d'exemples. Votre ensemble de données ne contient pas suffisamment d'exemples. Envoyer les réponses error_outline Une erreur s'est produite lors de la notation du quiz. Veuillez réessayer.
