Regresion Lineal

Cual es la suma de errores al cuadrado de los puntos descritos en las siguientes listas

• 16

• 3

• 0

• 6

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

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

¿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)

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

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

Cual de las siguientes lineas parece que hace mejor fit con la data?

• A

• B

• C

• Ninguna