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學習機器學習過程中面臨的問題 - Cupoy

課程上到現在一直會有一個疑問,就是在課程中對於一些統計的理論感覺會比較少具體的說明,例如可能會不太知...

ml100-2-d30,ml100-2

學習機器學習過程中面臨的問題

2019/06/24 09:18 AM
機器學習新手論壇
梁記瑋
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ml100-2-d30
ml100-2

課程上到現在一直會有一個疑問,

就是在課程中對於一些統計的理論感覺會比較少具體的說明,


例如可能會不太知道Leaf Encoding、Gradient Boost Decision Tree、Random Forest等的具體意義跟他到底裡面做了什麼,


而上網做查詢通常又會出現大量艱澀的統計跟數學,

(像是參考資料就是這類的情況,感覺裡面有許多的東西可能已經站在前一個理論的肩膀,因此會有一種要看懂的話需要很多的知識儲備,但是因為內容廣也無從補起)


所以很多的練習對使用者來說就是整理出Function所需的格式之後丟進去,然後會得到一個分數,相關係數高就是好,低就是不好,但卻不知道裡面黑盒子在做什麼,如果結果不理想問題又在哪裡?


還是其實現在資料科學家中不太需要去研究這些部分呢?


以上是目前學習上的困難跟心中的疑惑,懇請解惑