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閉じた。この質問はより集中する必要があります。現在、回答を受け付けていません。 この質問を改善したいですか？この投稿を編集するだけで1つの問題に焦点を当てるように質問を更新します。 4年前に閉鎖されました。 私は独学のWeb開発者であり、自分でデータサイエンスを教えることに興味がありますが、どのように始めるべきかはわかりません。特に、私は疑問に思っています： データサイエンスにはどのような分野がありますか？（例：人工知能、機械学習、データ分析など） 推奨できるオンラインクラスはありますか？ 私が実践できるプロジェクトがありますか（オープンデータセットなど）。 申請または完了できる認定資格はありますか？

16 beginner  self-study 

XGBoost のチュートリアルから、各ツリーが成長すると、すべての変数がスキャンされてノードが分割され、最大のゲイン分割を持つ変数が選択されると思います。だから私の質問は、いくつかのノイズ変数をデータセットに追加すると、これらのノイズ変数は変数の選択に影響しますか？私の論理では、これらのノイズ変数は最大ゲイン分割をまったく提供しないため、それらが選択されることはなく、ツリーの成長に影響を与えません。 答えが「はい」の場合、「変数が多いほどXGBoostに適している」というのは本当ですか？トレーニング時間は考慮しません。 また、答えが「はい」の場合、「モデルから重要でない変数を除外する必要がない」というのは本当です。 ありがとうございました！

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私は機械学習を勉強していて、VC次元の概念と自由度のより古典的な（統計的）概念の間に強い関係があると感じています。 誰かがそのようなつながりを説明できますか？

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