このページは Cloud Translation API によって翻訳されました。 ロジスティック回帰: 理解度テスト パスウェイに戻る 線形回帰モデルの出力が確率の低い予測因子となるのはなぜでしょうか。 特徴ごとに重みは 1 つだけです。 出力値は 1 つだけです。 bias パラメータにより、出力値に歪みが生じます。 予測は 0 と 1 の間の値に限定されません。 正誤問題: シグモイド関数は値 0 と値 1 を出力しない。 True False 正誤問題: ロジスティック回帰モデルをトレーニングする場合、線形回帰モデルのトレーニングの場合よりも、正則化を適用することはそれほど重要ではない。 True False 損失の計算に適切な損失関数を使用する線形回帰とロジスティック回帰の両方に対応するのは、次の選択肢のうちどれですか。 線形回帰: 平均二乗誤差 ロジスティック回帰: 平均二乗誤差 線形回帰: 平均二乗誤差 ロジスティック回帰: 平均絶対誤差 線形回帰: 平均二乗誤差 ロジスティック回帰: ログ損失 線形回帰: ログ損失 ロジスティック回帰: 平均二乗誤差 ロジスティック回帰モデルで有効な正則化手法は次のうちどれですか。 ドロップアウト正則化 遅延停止 早期停止 勾配降下法 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。
