Regression, Loss ও Optimization

Regression মানে একটি সংখ্যা অনুমান (যেমন ডেলিভারির দিন বা দাম)। এই পাঠে noise-যুক্ত সিন্থেটিক ডেটায় অধ্যায় ৩-এর gradient descent দিয়ে linear regression train করব, train ও validation loss আলাদা মাপব, এবং দুটি loss তুলনা করব: MSE (বর্গ-ভুলের গড়) বড় ভুলকে বেশি শাস্তি দেয়, MAE (পরম ভুলের গড়) outlier-এ কম বিচলিত হয়। একটি ভুল-লেখা outlier দুই loss-এ কী করে তা সংখ্যায় দেখব।