Question

Мы выбрали для обучения регрессионную модель, используя алгоритм линейной регрессии с градиентным спуском. Какой из следующих ответов правильный? A. Мы используем градиентный спуск для обновления весового вектора W на каждой итерации алгоритма, но мы не найдем хорошую модель, если обучающий набор не является репрезентативным набором данных B.Все ответы неверны C. Градиентный спуск можно было бы использовать для линейной регрессии, если обученная модель линейно разделима D.Мы используем градиентный спуск для обновления весового вектора W на каждой итерации алгоритма, и мы получим хорошую модель, независимо от качества объектов, поскольку градиентный спуск является выпуклой функцией для этой задачи We chose to train a regression model, using the linear regression algorithm with gradient descent. Which of the following answers is correct? A. We use the gradient descent, to update the weight vector W, in every iteration of the algorithm, but we will not find a good model if the training set is not a representative dataset B.All the answers are incorrect C. Gradient descent could be used for linear regression, if the trained model is linearly separatable D.We use the gradient descent, to update the weight vector W, in every iteration of the algorithm and we will get a good model, regardless the quality of the features, since gradient descent is a convex function for this problem

Answer 1

Ответ:

В) все ответы не верны

Объяснение:

Не уверен, потому что хорошая модель может быть построена даже в коллекции нерепрезентативного гостевого набора данных. Однако репрезентативный набор данных может способствовать повышению производительности моделей.

Answer 2

The correct answer is:

D. We use gradient descent to update the weight vector W at each iteration of the algorithm, and we will get a good model, regardless of the quality of the features, since gradient descent is a convex function for this problem.

Explanation:

In linear regression with gradient descent, the goal is to minimize the cost function, which is typically the mean squared error (MSE) between the predicted values and the actual values in the training set. Gradient descent is an optimization algorithm that is commonly used to find the optimal values of the model's parameters (in this case, the weights) by iteratively updating them in the direction of the steepest descent of the cost function.

Gradient descent is guaranteed to converge to a global minimum for convex cost functions, and linear regression with mean squared error is indeed a convex optimization problem. Therefore, as long as you use gradient descent properly, it will find the best-fitting linear model regardless of the quality of the features.

Option A is not entirely accurate because while using gradient descent, it is still important to have a representative training dataset for better model performance, but it doesn't mean you won't find a good model if the dataset is not perfectly representative.

Option C is incorrect because gradient descent can be used for linear regression even if the model is not linearly separable. Linear separability is a concept more relevant to classification problems, whereas linear regression is concerned with finding the best linear fit to the data.

Option B is not correct because Option D is the correct answer.