Descubrir y corregir conceptos erróneos en el contenido de ciencia de datos en línea para ayudarlo a aprender más efectivamente
El campo de la ciencia de datos es vasto y complejo, a menudo carece de respuestas claras. Mientras busco resolver dudas y aprender nuevos conceptos en línea, me he encontrado con numerosas respuestas de baja calidad propensas a errores, algunas sorprendentemente bien recibidas a pesar de los malentendidos fundamentales. Para ayudar a otros a navegar por estas dificultades, estoy comenzando una serie para compartir errores que se encuentran en el contenido en línea (algunos de ellos pueden ser errores que cometí en el pasado).
En este artículo, compartiré 4 de estos ejemplos, junto con un contraejemplo para que cada uno de ellos refutara esas declaraciones. Para la Parte 1, estos ejemplos se centrarán en los conceptos básicos de aprendizaje automático y estadísticas.
Los ejemplos se estructurarán de esta manera
Mistake X : <Wrong Statement><Why is it wrong>
Esta oración está incompleta, debería estar
“En la regresión lineal (LR), una de las suposiciones es el objetivo Y condicional sobre x debe distribuirse normalmente “
Para recordar la definición de LR, aunque en su forma más simple: el objetivo y es…