এই পৃষ্ঠাটি Cloud Translation API অনুবাদ করেছে। সেভ করা পৃষ্ঠা গুছিয়ে রাখতে 'সংগ্রহ' ব্যবহার করুন আপনার পছন্দ অনুযায়ী কন্টেন্ট সেভ করুন ও সঠিক বিভাগে রাখুন। লজিস্টিক রিগ্রেশন: আপনার জ্ঞান পরীক্ষা করুন পাথওয়েতে ফিরে যান কেন একটি লিনিয়ার রিগ্রেশন মডেলের আউটপুট সম্ভাব্যতার একটি দুর্বল ভবিষ্যদ্বাণীকারী? এটি শুধুমাত্র একটি বৈশিষ্ট্য প্রতি একটি ওজন আছে. এটি শুধুমাত্র একটি আউটপুট মান আছে. পক্ষপাত পরামিতি আউটপুট মান skews. এর ভবিষ্যদ্বাণী 0 এবং 1 এর মধ্যে সীমাবদ্ধ নয়। সত্য বা মিথ্যা: একটি সিগমায়েড ফাংশন কখনই মান 0 বা মান 1 বের করে না। সত্য মিথ্যা সত্য বা মিথ্যা: লজিস্টিক রিগ্রেশন মডেল প্রশিক্ষণের সময় নিয়মিতকরণ প্রয়োগ করা কম গুরুত্বপূর্ণ লিনিয়ার রিগ্রেশন মডেলের প্রশিক্ষণের জন্য। সত্য মিথ্যা নিম্নলিখিত বিকল্পগুলির মধ্যে কোনটি ক্ষতি গণনা করার জন্য উপযুক্ত ক্ষতি ফাংশন সহ লিনিয়ার রিগ্রেশন এবং লজিস্টিক রিগ্রেশন উভয়ের সাথে মেলে? লিনিয়ার রিগ্রেশন: গড় বর্গাকার ত্রুটি লজিস্টিক রিগ্রেশন: গড় বর্গাকার ত্রুটি লিনিয়ার রিগ্রেশন: গড় বর্গাকার ত্রুটি লজিস্টিক রিগ্রেশন: মানে পরম ত্রুটি লিনিয়ার রিগ্রেশন: গড় বর্গাকার ত্রুটি লজিস্টিক রিগ্রেশন: লগ লস লিনিয়ার রিগ্রেশন: লগ লস লজিস্টিক রিগ্রেশন: গড় বর্গাকার ত্রুটি নিচের কোনটি লজিস্টিক রিগ্রেশন মডেলের জন্য একটি কার্যকর নিয়মিতকরণ কৌশল? ড্রপআউট নিয়মিতকরণ দেরিতে থামছে তাড়াতাড়ি থামানো গ্রেডিয়েন্ট ডিসেন্ট উত্তর জমা দিন error_outline ক্যুইজের স্কোর গণনা করার সময় সমস্যা হয়েছে। আবার চেষ্টা করুন।