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📝 【Machine Learning】練習測驗：邏輯回歸的成本函數
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開始測驗
進度：
1
/ 2
總分：100 分
題目 1：題目 1/2
單選題 - 50分
在邏輯迴歸中，「cost（成本）」和「loss（損失）」有不同的含義。 哪一個適用於單一訓練樣本?
損失 (Loss)
成本 (Cost)
損失 (Loss) & 成本 (Cost)
都不適合
題目 2：題目 2/2
單選題 - 50分
對於簡化的損失函數，如果標籤為 $y^{(i)} = 1$，式子會簡化成什麼?
$-\log\!\big(1-f_{\vec{w},b}(\vec{x}^{(i)})\big)$
$-\log\!\big(1-f_{\vec{w},b}(\vec{x}^{(i)})\big)-\log\!\big( 1-f_{\vec{w},b}(\vec{x}^{(i)}) \big)$
$\log\!\big(1-f_{\vec{w},b}(\vec{x}^{(i)})\big) + \log\!\big( 1-f_{\vec{w},b}(\vec{x}^{(i)}) \big)$
$\log\!\big(f_{\vec{w},b}(\vec{x}^{(i)})\big)$
🎉 測驗完成！
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