興味のあるジャンル
プログラミング
AI・機械学習
興味のあるスキル
Python
機械設計
目安予算
3000円 ~ 10000円
確保しやすい学習時間帯
平日日中
平日夜
土曜日
スキルレベル
未経験・初級
利用目的
技術的な質問・相談
コードレビュー
具体的な相談内容
機械学習を勉強中の初学者です。基礎的な教科書は読了して、中級に進みつつある状態です。ですが、教科書によって指導方法にばらつきがあり、どちらの記述に沿った方が良いのか悩んでおります。
たとえば、機械学習においては特徴量のスケーリングを行うように指導されますが、教科書によっては理由に関する記述が不足している場合があります。調べたところ、機械学習の手法の違いによってスケーリングの要不要が存在しており、たとえば線形回帰モデルでは各特徴量の大きさが学習に影響してしまうのでスケーリングは必要ですが、決定木では特徴量の大小だけを見る（sex_male <= 0.5など）ので特徴量の尺度の違いが学習モデルに影響を与えないため、スケーリングは不要です。
このように、機械学習を独習する上でつまづきがちな、基礎理論に関する一歩踏み込んだ内容をお教え頂きたいと思っております。