Мы предлагаем Вам поразмышлять над разницей в мощности двух вариантов логистической регрессии:
y^1(x)=σ(wx+b)y^1(x)=σ(wx+b)\hat{y}_1(x) = \sigma(w x + b)
y^2(x)=σ(wx+b)y^2(x)=σ(wx+b)\hat{y}_2(x) = \sigma(w x + b), где b=0b=0b = 0
Выберите варианты ответа (один или несколько), соответствующие датасетам, которые могут быть успешно обработаны y^1(x)y^1(x)\hat{y}_1(x) и не могут быть обработаны y^2(x)y^2(x)\hat{y}_2(x).