Chương 2·Bài 2.3Pro
Logistic regression và softmax
Chọn câu
Light
Câu 1
Tên có chữ “hồi quy”, nhưng hồi quy logistic thường dùng cho bài toán nào?
Hồi quy logistic cho ra xác suất thuộc một lớp, ví dụ 0,9 là thư rác. So xác suất đó với một ngưỡng là có nhãn, nên nó dùng cho phân loại.
Ôn lạiBài 2.3Vì sao không dùng linear regression?Bài 2.3Sigmoid và log-odds
Câu 2
Mô hình cho ra xác suất một email là thư rác. Ta hạ ngưỡng từ 0,5 xuống 0,3. Điều gì thường xảy ra?
Ngưỡng thấp hơn thì nhiều thư bị gọi là rác hơn. Recall tăng, còn precision thường giảm. Chọn ngưỡng là chọn điểm cân bằng giữa hai chỉ số này.
Ôn lạiBài 1.5Threshold là một lựa chọn phải đánh giáBài 2.3Ngưỡng quyết định
Câu 3
Mô hình nhìn ảnh một chữ số viết tay và cho biết đó là số mấy, từ 0 đến 9. Bài toán này có bao nhiêu lớp?
Mỗi chữ số là một lớp. Tính cả số 0 thì có 10 lớp. Bài toán chỉ có hai lớp, như thư rác hay thư thường, gọi là phân loại nhị phân.
Ôn lạiBài 1.1Đầu ra quyết định loại bài toánBài 2.3Nhiều lớp: softmax regression
Còn 39 câu dành cho tài khoản Pro
Mở khóa bằng tài khoản Pro