機械学習の基礎比較
線形回帰と多項式回帰の主な違いはどれか？
A.線形回帰は直線で関係をモデル化し、多項式回帰は曲線で関係をモデル化する← 正解
✓ 正解です。線形回帰は1次式で、多項式回帰は2次以上の高次項を含む式で入出力関係をモデル化する。
B.線形回帰はディープラーニングのみで実装でき、多項式回帰は従来手法で実装できる
✗ 誤りである。両者とも機械学習の古典的手法で、様々なフレームワークで実装できる。
C.線形回帰は複数の入力変数に対応できず、多項式回帰は複数変数に対応できる
✗ 誤りである。線形回帰も重線形回帰で複数変数に対応でき、多項式回帰も複数変数に対応できる。
D.線形回帰と多項式回帰は同じモデルで、使用する活性化関数が異なるだけである
✗ 誤りである。多項式回帰は高次項を追加する構造的な違いがあり、活性化関数の違いではない。
この問題のポイント
線形回帰は1次式で、多項式回帰は2次以上の高次項を含む式で入出力関係をモデル化する。
「機械学習の基礎」の他の問題
IT・クラウド の関連資格
AWS Certified Cloud Practitioner（CLF-C02）
AWSクラウドの入門資格。クラウドの概念・AWSのコアサービス・セキュリティ・料金モデルを問う。
AWS Certified Solutions Architect - Associate（SAA-C03）
AWSでのシステム設計能力を問うアソシエイト資格。高可用性・セキュリティ・コスト最適化の設計が中心。
DP-900：Microsoft Azure Data Fundamentals
Azureのデータサービスの基礎を問うMicrosoft認定資格。リレーショナル/非リレーショナルデータ、分析ワークロード、コアのデータ概念を扱う。