इस पेज का अनुवाद Cloud Translation API से किया गया है. लॉजिस्टिक रिग्रेशन: अपनी जानकारी की जांच करें पाथवे पर वापस जाएं लीनियर रिग्रेशन मॉडल का आउटपुट, प्रॉबबिलिटी का खराब अनुमान क्यों लगाता है? इसकी हर सुविधा के लिए सिर्फ़ एक वेट तय किया गया है. इसमें सिर्फ़ एक आउटपुट वैल्यू होती है. पूर्वाग्रह पैरामीटर आउटपुट की वैल्यू को बदल देता है. इसके पूर्वानुमान 0 और 1 के बीच के मानों तक सीमित नहीं हैं. सही या गलत: सिगमॉइड फ़ंक्शन कभी भी 0 वैल्यू या वैल्यू 1 नहीं देता है. सही गलत सही या गलत: लॉजिस्टिक रिग्रेशन मॉडल को ट्रेनिंग देते समय, लीनियर रिग्रेशन मॉडल को ट्रेनिंग देने के दौरान रेगुलराइज़ेशन लागू करना ज़्यादा ज़रूरी नहीं होता. सही गलत इनमें से कौनसा विकल्प, लीनियर रिग्रेशन और लॉजिस्टिक रिग्रेशन, दोनों से मैच करता है. इसमें नुकसान का हिसाब लगाने के लिए, ज़रूरी लॉस फ़ंक्शन इस्तेमाल किए गए हैं? लीनियर रिग्रेशन: माध्य वर्ग गड़बड़ी लॉजिस्टिक रिग्रेशन: वर्ग के हिसाब से औसत गड़बड़ी लीनियर रिग्रेशन: मीन स्क्वेयर एरर लॉजिस्टिक रिग्रेशन: कुल गड़बड़ी का औसत लीनियर रिग्रेशन: औसत वर्ग गड़बड़ी लॉजिस्टिक रिग्रेशन: लॉग लॉस लीनियर रिग्रेशन: लॉग लॉस लॉजिस्टिक रिग्रेशन: औसत वर्ग वाली गड़बड़ी लॉजिस्टिक रिग्रेशन मॉडल के लिए, इनमें से कौनसी एक असरदार रेगुलराइज़ेशन तकनीक है? ड्रॉपआउट रेगुलराइज़ेशन देर से रुकने की जगह समय से पहले रुकने की जगह ढलान जवाब सबमिट करें error_outline क्विज़ की ग्रेडिंग करने में कोई गड़बड़ी हुई. कृपया फिर से कोशिश करें.
