New game
Download
Get Academic Plan
Share game
Integrate it into your platform

You can integrate the game into an LMS compatible with LTI 1.1 or LTI 1.3 such as Canvas, Moodle, or Blackboard. This way, the scores will be automatically saved into the platform’s gradebook.
Download
You have exceeded the maximum number of games you can integrate into Google Classroom with your current Plan.

To integrate as many games as you want in Google Classroom, you need an Academic Plan or a Commercial Plan.

You have exceeded the maximum number of games you can integrate into Microsoft Teams with your current Plan.

To integrate as many games as you want in Microsoft Teams, you need an Academic Plan or a Commercial Plan.

Downloading games is an exclusive feature for users with an Academic Plan or a Commercial Plan.

Get your Academic Plan or your Commercial Plan now and start integrating your games into your LMS, website or blog.

If you wish, you can download a demo game here and test its integration:

Тест по регрессии и классификации

Yes or No

Played 2

About this activity

Короткий тест по линейной и полиномиальной регрессии.

Created by

Uzbekistan

Download the paper version to play

Make your own free game from our game creator
Compete against your friends to see who gets the best score in this game

Top Games

%
Anonymous
Anonymous
%
%
%
You have exceeded the maximum number of games you can print with your current Plan.

To print as many games as you want, you need an Academic Plan or a Commercial Plan.

Print your game
Тест по регрессии и классификации
 

Тест по регрессии и классификацииOnline version

Короткий тест по линейной и полиномиальной регрессии.

by Laylo
1

AIC не используется при сравнении регрессионных моделей.

2

Линейная регрессия полностью не зависит от масштаба входных признаков.

3

Полиномиальная регрессия добавляет степени признаков для увеличения гибкости модели.

4

Линейная регрессия может точно аппроксимировать любые нелинейные зависимости без признаков.

5

Логистическая регрессия минимизирует сумму квадратов ошибок.

6

Линейная регрессия моделирует зависимость Y от X как линейную комбинацию коэффициентов.

7

Полиномиальные признаки позволяют аппроксимировать нелинейные зависимости между переменными.

8

Регрессия наименьших квадратов минимизирует сумму квадратов отклонений предсказанных значений от истинных.

9

Логистическая регрессия применяется для бинарной классификации.

10

Полиномиальная регрессия ограничена степенью 2 и не поддерживает степени выше 2.

11

Можно ли использовать линейную регрессию для решения задачи классификации?

Are you sure you want to leave the page?

If you leave the page, you will lose your game progress.