मैं इस समय एक रेखीय प्रतिगमन कक्षा में हूं, लेकिन मैं इस भावना को हिला नहीं सकता कि जो मैं सीख रहा हूं वह अब आधुनिक आंकड़ों या मशीन सीखने में प्रासंगिक नहीं है। जब साधारण या एकाधिक रैखिक प्रतिगमन पर आक्षेप करने में इतना समय व्यतीत होता है, तो इन दिनों इतने दिलचस्प डेटासेट अक्सर रैखिक प्रतिगमन की अवास्तविक मान्यताओं का उल्लंघन करते हैं? इसके बजाय समर्थन वेक्टर मशीनों या गाऊसी प्रक्रिया का उपयोग करके प्रतिगमन जैसे अधिक लचीले, आधुनिक उपकरणों पर अनुमान क्यों नहीं पढ़ाया जाता है? हालांकि एक अंतरिक्ष में हाइपरप्लेन खोजने की तुलना में अधिक जटिल है, क्या इससे छात्रों को आधुनिक पृष्ठभूमि की समस्याओं से निपटने के लिए बहुत बेहतर पृष्ठभूमि नहीं मिलेगी?
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क्या पेचकश हथौड़ों को अप्रचलित बनाते हैं? या प्रत्येक एक अलग कार्य करता है?
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साइकोरैक्स का कहना है कि मोनिका
मेरे पास एक मल्टीटूल है जो एक चाकू, एक आरा, विभिन्न स्क्रूड्राइवर्स के एक जोड़े, सरौता की एक जोड़ी और शायद अन्य चीजों के एक जोड़े के रूप में कार्य करता है, लेकिन जब मुझे उन उपकरणों में से किसी की आवश्यकता होती है तो यह आखिरी चीज होगी। यह केवल एक चुटकी में उपयोगी है, यह "नौकरी के लिए सबसे अच्छा उपकरण" कभी नहीं है।
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डैरेन
कई, वास्तविक लोगों द्वारा सामना की जाने वाली कई स्थितियों में उच्च शोर के साथ बहुत छोटे डेटा सेट शामिल होते हैं; कई मामलों में अधिक जटिल मॉडल संभव नहीं हैं, जबकि उस समय का एक अच्छा अंश कम से कम एक सादा रैखिक मॉडल कम से कम टिकाऊ है। जबकि बड़े डेटा सेट (और उनके संबंधित मुद्दे) कुल डेटा विश्लेषण के अनुपात के रूप में बढ़ते रहेंगे, बहुत छोटे डेटा सेट और अपेक्षाकृत सरल विश्लेषण जो वे भरोसा करते हैं, वे कभी दूर नहीं जाएंगे। इसमें जोड़ा गया है कि अधिक परिष्कृत उपकरण सीधे सरल लोगों के ऊपर बनाए जाते हैं, न केवल ऐतिहासिक रूप से बल्कि वैचारिक रूप से।
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Glen_b -Reinstate Monica
कई स्थितियों के अलावा जहां रैखिक प्रतिगमन निरंतर व्यावहारिक उपयोग का है, यह भी इंगित करने योग्य है कि यह अधिक परिष्कृत एडिटिव मॉडल के व्यापक वर्ग के बारे में सीखने में मूलभूत है। उस संबंध में, यह प्रश्न यह पूछने की तरह है कि क्या कैलकुलस अंकगणित को अप्रचलित बनाता है।
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जैकब सोल्जर
@ अक्षल कृपया विस्तृत करें। बायेसियन अनुकूलन में उपयोग के बारे में क्या?
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मार्क एल। स्टोन