このページは Cloud Translation API によって翻訳されました。 線形回帰: 理解度テスト 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は、次のうちどれですか。 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、セール価格（ラベル）、モデルの年式（特徴）、メーカー希望小売価格（特徴）、走行距離計（特徴）、燃費（特徴）などの情報が含まれています。このモデルの重みはいくつになりますか。___ 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。 下のグラフをご覧ください。平均二乗誤差とは何ですか。___ 勾配降下アルゴリズムのステップのサイズを制御するのは、次のうちどれですか。 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 回反復処理を行ったところ、損失が高く、下降傾向にあるが、それほど大きくはないことに気付いたとします。何が問題でしょうか？ 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例がありません。 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。
