আমি অ্যান্ড্রু এনগের মেশিন লার্নিং কোর্স নিচ্ছি এবং বেশ কয়েকটি চেষ্টার পরেও এই প্রশ্নের উত্তর সঠিকভাবে পেতে পারিনি। দয়া করে এটিকে সমাধান করতে সহায়তা করুন, যদিও আমি স্তরটি পেরিয়েছি।
ধরা যাক জন শিক্ষার্থী কিছু ক্লাস করেছে এবং ক্লাসটির মধ্যবর্তী পরীক্ষা এবং একটি চূড়ান্ত পরীক্ষা ছিল। আপনি দুটি পরীক্ষায় তাদের স্কোরের একটি ডেটাসেট সংগ্রহ করেছেন, যা নীচে:
midterm (midterm)^2 final 89 7921 96 72 5184 74 94 8836 87 69 4761 78
আপনি তাদের মধ্যমাধ্যমিক পরীক্ষার স্কোর থেকে কোনও শিক্ষার্থীর চূড়ান্ত পরীক্ষার স্কোরটি পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য বহুবর্ষীয় রিগ্রেশন ব্যবহার করতে চান। কংক্রিটলি, ধরুন আপনি ফর্মের একটি মডেল ফিট করতে চান , যেখানে x 1 মিডটার্ম স্কোর এবং x 2 (মিডটার্ম স্কোর) ^ 2। আরও, আপনি উভয় বৈশিষ্ট্য স্কেলিং (কোনও বৈশিষ্ট্যের "সর্বাধিক-মিনিট" বা ব্যাপ্তি দ্বারা বিভাজন) ব্যবহার করার এবং সাধারণকরণকে বোঝানোর পরিকল্পনা করেছেন।
সাধারণকরণ বৈশিষ্ট্যটি কী ? (ইঙ্গিত: মধ্যবর্তী সময় = 89, চূড়ান্ত = 96 প্রশিক্ষণ উদাহরণ 1।) দয়া করে নীচের পাঠ্য বাক্সে আপনার উত্তর লিখুন। যদি প্রযোজ্য হয়, দয়া করে দশমিক স্থানের পরে কমপক্ষে দুটি সংখ্যা সরবরাহ করুন।