【Machine Learning】練習測驗：實務中的梯度下降

單選題 - 20分

下列哪一項是在特徵縮放時可採用的有效步驟?

從每個數值中減去平均值 $\mu$ ，然後再除以 $(\max-\min)$

將平均值 $\mu$ 加到每個數值中，然後再除以 $(\max-\min)$

多選題 - 20分

下面哪些迭代情況，表示可能學習率 $\alpha$ 太大了?

成本經迭代後一直上升

成本經迭代後穩定下降

成本在迭代中有時候上升劇烈，有時候突然下降

成本在迭代中沒有什麼動靜

單選題 - 20分

在下列情況中，哪一種情況特別需要特徵縮放(feature scaling)?

當原始資料的所有特徵範圍都在0到1之間

某個特徵比另一個特徵大很多或小很多

當原始資料的所有特徵範圍都在-1到1之間

當原始資料的所有特徵範圍都在-3到3之間

單選題 - 20分

你現在正在協助一家雜貨店預測今年營收，並擁有每週售出商品數量以及每件商品價格的數據。
下面哪一項可能會是有用的特徵工程?

對於每個產品，計算售出數量除以商品價格

對於每個產品，計算售出數量乘以商品價格

單選題 - 20分

對於多項式迴歸，預測值 $f_{w,b}(x)$ 的輸入特徵 $x$ 不一定要是直線函數。

描述正確!

描述錯誤!

📝 【Machine Learning】練習測驗：實務中的梯度下降