
Regresion Lineal
Authored by Daniel Morales
Mathematics
Professional Development
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1.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
2 mins • 1 pt
Cual es la suma de errores al cuadrado de los puntos descritos en las siguientes listas
16
3
0
6
2.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
2 mins • 1 pt
Si el model funciona correctamente, que deberia representar y_new en el siguiente codigo
Los valores predecidos de "y" de un nuevo set de valores de "x"
Lo mismo de "y"
Los valores "y" que "x" produciria en la linea de mejor ajuste
La inclinacion y la intercepcion de los valores de la linea de mejor ajuste
3.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
2 mins • 1 pt
Si el algoritmo esta tomando mucho tiempo para converger, deberia mover la tasa de aprendizaje (learning_rate) arriba o abajo?
No la cambiaria
arriba
abajo
4.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
2 mins • 1 pt
¿Qué hace que el algoritmo de regresión lineal se detenga?
Nunca se detiene
Cuando la linea va sobre todos los puntos
Despues de 100 iteraciones
Cuando los parametros paran de cambiar (o cambian muy lentamente)
5.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
2 mins • 1 pt
Cual es el proposito de correr un gradiente descendente?
Para disminui los valores del parametro
Para disminuir la inclinaciones de la curva de perdidas (loss)
Para mover los parametros en la direccion que minimice la perdida (loss)
Para maximizar la perdida
6.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
2 mins • 1 pt
Vamos a decir que tenemos 3 lineas que producen el siguiente promedio de perdidas en nuestro dataset. Cual de ellas hace el mejor fit?
Imposible de decir!
B
C
A
7.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
2 mins • 1 pt
Cual de las siguientes lineas parece que hace mejor fit con la data?
A
B
C
Ninguna
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