Какую роль играет функция потерь в задаче линейной регрессии?
🧠 Тематика вопроса:
Курс направлен на изучение ключевых принципов и методов, необходимых для понимания и применения современных технологий в профессиональной деятельности. Рассматриваются основные концепции, инструменты и практики, позволяющие эффективно решать задачи в данной области. Особое внимание уделяется развитию аналитического мышления и навыков работы с информацией. Программа включает теоретические модули, практические задания и разбор реальных кейсов для закрепления знаний. Подходит для широкого круга слушателей, желающих углубить свои компетенции.
Варианты ответа:
- Определяет коэффициенты наклона и свободный член линии регрессии.
- Измеряет расхождение между прогнозами модели и фактическими значениями.
- Оптимизирует количество признаков в модели.
Ответ будет доступен после оплаты
📚 Похожие вопросы по этой дисциплине
- Какие виды функций потерь часто используются в линейной регрессии с регуляризацией?
- Для чего обычно используется разделение данных на тренировочный и тестовый наборы?
- Какие проблемы могут возникнуть при обучении модели на тренировочных данных?
- Какой эффект оказывает L1 регуляризация на коэффициенты модели в линейной регрессии?
- Что происходит, когда модель слишком хорошо подстраивается под тренировочные данные?