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「每個問題都應該要可以被驗證」觀念釐清 - Cupoy

您好,在 Day 1 投影片中有提到「首次面對資料,我們應該思考哪些問題?」,其中對於「我們可以回答...

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「每個問題都應該要可以被驗證」觀念釐清

2019/04/24 下午 09:08
機器學習共學討論版
CC
觀看數:25
回答數:3
收藏數:0
ml100-2
觀念
ml100-2-d01

您好,


在 Day 1 投影片中有提到「首次面對資料,我們應該思考哪些問題?」,其中對於「我們可以回答什什問題?」的解釋為「每個問題都應該要可以被驗證」,這句話是指說「評估利用該資料回答提出之問題的可能性」嗎?


如同 HW1 和 HW2 的最後一題「這組資料想解決的問題如何評估」是否即上面所提的意思,評斷該資料是否能夠解達問題,或是指評估使用什麼方式來解答問題呢?


謝謝,不好意思麻煩了。

回答列表

  • 2019/04/24 下午 11:24
    Seanyu.TW
    贊同數:1
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    留言數:0

    Hi,

    指的是所提出的問題,應該都要可以用一個或數個數學/統計方法來驗證假設,比如相關性、統計量等。

    希望有回答道你的問題

  • 2019/04/24 下午 11:54
    張維元 (WeiYuan)
    贊同數:2
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    留言數:0

    要問一個可以找到答案的問題,不然你會變成做出來也不知道對不對 

  • 2019/04/25 上午 11:10
    Jeffrey
    贊同數:1
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    留言數:0

    換個角度,

    1. 出於何種需求,你會想要找出這些資料來分析。

    2. 每個資料有其特徵,拿到手上的資料,對於你想要找的問題有幫助嗎?

    3. 沒有任何特定目的,拿到這資料,可以協助你學習machine learning