এই পৃষ্ঠাটি Cloud Translation API অনুবাদ করেছে। সংখ্যাসূচক ডেটা নিয়ে কাজ করা: আপনার জ্ঞান পরীক্ষা করুন পাথওয়েতে ফিরে যান নিম্নলিখিত কৌশলগুলির মধ্যে কোনটি বৈশিষ্ট্য প্রকৌশলের একটি রূপ নয় ? বিনিং হাইপারপ্যারামিটার টিউনিং বালতি স্বাভাবিককরণ আপনি শিশুর স্বাস্থ্য ডেটার উপর একটি মডেল প্রশিক্ষণ দিচ্ছেন। আপনার বৈশিষ্ট্যগুলির মধ্যে একটি হল birth_weight । মডেলটিকে আরও দক্ষতার সাথে প্রশিক্ষণ দিতে আপনি এই birth_weight মানগুলিকে স্বাভাবিক করতে চান। নিম্নলিখিত স্বাভাবিককরণ কৌশলগুলির মধ্যে কোনটি সম্ভবত সেরা পছন্দ হবে? ক্লিপিং রৈখিক স্কেলিং লগ স্কেলিং জেড-স্কোর স্কেলিং সত্য বা মিথ্যা: বিনিং হল শ্রেণীবদ্ধ ডেটাকে সংখ্যাসূচক ডেটাতে রূপান্তর করার একটি কৌশল। সত্য মিথ্যা জুতার সুপারিশ মডেলের জন্য আপনার প্রশিক্ষণের ডেটাতে shoe_size বৈশিষ্ট্যটি রয়েছে, যার মান 6 থেকে 16 এর মধ্যে থাকা উচিত। নিম্নলিখিত টেবিলটি ডেটাসেটের ছয়টি উদাহরণের জন্য shoe_size মানগুলি দেখায়: উদাহরণ shoe_size 1 8.5 2 9 3 N/A 4 105 5 11 6 9 প্রশিক্ষণের আগে আপনার কোন উদাহরণগুলি ডেটাসেট থেকে স্ক্রাবিং বিবেচনা করা উচিত? (সব আবেদন পছন্দ।) সব সঠিক উত্তর বেছে নিন। উদাহরণ 1 হয় উদাহরণ 2 বা উদাহরণ 6৷ উদাহরণ 3 উদাহরণ 4 উদাহরণ 5 নিম্নলিখিত বাক্যে শূন্যস্থান পূরণ করুন: বৈশিষ্ট্য প্রকৌশলের সময়, ___ এ সিন্থেটিক বৈশিষ্ট্য তৈরি করা যেতে পারে। অনুপস্থিত বৈশিষ্ট্য মান প্রতিস্থাপন মেশিন-লেবেলযুক্ত ডেটার সাথে মানব-লেবেলযুক্ত ডেটা পরিপূরক করুন দুটি বৈশিষ্ট্যের মধ্যে নন-লিনিয়ার সম্পর্ক মডেল করুন মডেলটিকে প্রাক-প্রশিক্ষণ দিন উত্তর জমা দিন error_outline ক্যুইজের স্কোর গণনা করার সময় সমস্যা হয়েছে। আবার চেষ্টা করুন।