A cách tiếp cận để áp dụng mô hình hồi quy logistic cho nhiều lớp là huấn luyện bộ phân loại hồi quy logistic h_i(x) cho mỗi lớp i để dự đoán xác suất y = i. Trên đầu vào x mới, để đưa ra dự đoán, hãy chọn lớp i cực tiểu hóa h_i(x)(I=1,2,3).
Giả sử rằng chúng ta có một bộ dữ liệu D và chúng ta thiết kế một mô hình hồi quy tuyến tính của đa thức độ 3 và chúng ta thấy rằng lỗi đào tạo và kiểm tra là "0" (hoàn toàn phù hợp). Điều gì sẽ xảy ra khi chúng ta phù hợp với đa thức độ 4 trong hồi quy tuyến tính?
Theo bài giảng, giả sử rằng chúng ta chỉ sử dụng một tính năng duy nhất để dự đoán giá nhà (ví dụ: giá = theta_0 + theta_1*kích thước), câu nào sau đây là chính xác?
Giả sử rằng chúng ta có một bộ dữ liệu D và chúng ta thiết kế một mô hình hồi quy tuyến tính của đa thức độ 3 và chúng ta thấy rằng lỗi đào tạo và kiểm tra là "0" (hoàn toàn phù hợp). Điều gì sẽ xảy ra khi bạn phù hợp với đa thức độ 2 trong hồi quy tuyến tính?
L3. Quá trình lựa chọn, thao tác và chuyển đổi dữ liệu thô thành các tính năng có thể được sử dụng hiệu quả bằng các thuật toán học có giám sát thường được ưu tiên hơn ...
Giải bởi Vietjack
