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Il grafico seguente mostra 20 esempi di un set di dati sull'efficienza del carburante, con la
funzionalità (peso dell'auto in migliaia di libbre) tracciata sull'asse x e l'etichetta (miglia per gallone) tracciata sull'asse y.
Il tuo compito:regola i cursori Ponderazione e Bias sopra il grafico per
trovare il modello lineare che riduce al minimo la perdita MSE nei dati.
Domande da prendere in considerazione:
Qual è l'errore quadratico medio più basso che puoi ottenere?
Quali valori di peso e bias hanno prodotto questa perdita?
Fai clic sull'icona Più per visualizzare la soluzione.
Il modello lineare ottimale per questi dati ha un MSE di 3,37, con un
peso di -0,12 e un bias di 16,96, come mostrato nell'immagine seguente.
[[["Facile da capire","easyToUnderstand","thumb-up"],["Il problema è stato risolto","solvedMyProblem","thumb-up"],["Altra","otherUp","thumb-up"]],[["Mancano le informazioni di cui ho bisogno","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["Troppo complicato/troppi passaggi","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["Obsoleti","outOfDate","thumb-down"],["Problema di traduzione","translationIssue","thumb-down"],["Problema relativo a esempi/codice","samplesCodeIssue","thumb-down"],["Altra","otherDown","thumb-down"]],["Ultimo aggiornamento 2025-07-09 UTC."],[],[]]
