Preskoči na glavni sadržaj
🔒 Način pregleda. Prvih petnaest Foundations lekcija je besplatno; ova je Pro. Pokrenite 7-dnevni trial da otključate editor, AI savjete i ostatak programa. Kartica obavezna, otkažite bilo kada u Dashboard.
Pokreni 7-dnevni trial →
⚡
← Kolegiji
›
Interview Prep
›
Modul 6 · Konkurentnost, OS, Teme intervjua za ML
›
Osnove ML-a: kompromis varijance pristranosti
quiz
91 / 104
🇭🇷
HR
▼
↗
Podijeli
⋯
Više
+100 XP
📋
Zadatak
📖
Teorija
🤖
AI Pomoć
Zadatak
🌐 shown in EN
📝 **Pitanje:** Trening 5%, test 35%. Što to znači? 📋 Odaberite pravi odgovor. 💡 **Savjet:** Ponovno pročitajte gornju teoriju ako niste sigurni.
🎯 Kviz
Pitanje
📝 **Pitanje:** Trening 5%, test 35%. Što to znači? 📋 Odaberite pravi odgovor. 💡 **Savjet:** Ponovno pročitajte gornju teoriju ako niste sigurni.
A
High bias — both errors are roughly equal once you account for the natural noise floor on this dataset.
B
High variance — overfit. Gap between train and test is the signature. Fixes: more data, regularization, simpler model.
C
Both equal — train and test are within the standard cross-validation tolerance and the model is well calibrated.
D
Bad data — the test split contains label noise the train split doesn't, inflating the apparent generalisation gap.
Odgovori
💬 Rasprava
Budi prvi — postavi pitanje ili podijeli savjet.
Prijavi se
kako bi se pridružio raspravi. Čitanje je besplatno.
Učitavanje rasprave…