庫克距離沒說，是不考嗎
如圖，model3相對于model2，隨著自變量增加，那是不是可以得出一個結(jié)論，SSR越來越大，SSE越來越??？
Q5，我想問下，從哪里可以看出表4這個是在檢驗異方差問題？我記得ARCH是，但這個是AR模型，這兩個應(yīng)該是有區(qū)別的吧？
Q5，看了解釋其它同學(xué)的問題，明白了這個地方的口誤。但是再弱弱的問下，這個地方不是significance F么和p-value是一個東西么？
題目中的第一張圖是不是錯了？題目畫的一條紅色直線，答案里畫的是一條紅色曲線。這個影響第三題的答案
老師，參數(shù)估計的consistency怎么判斷到底一致還是不一致呢？多重共線性、序列相關(guān)和異方差這三個的一致性是不是都不受影響呢？
殘差項與自變量之間存在相關(guān)性就一定會出現(xiàn)違反一致性的問題？
Q9，為什么是slight regularization輕微的正則化？這個模型不是有overfitting嗎？為什么叫做slight regularization （感覺big data題目全都是閱讀理解，尤其是同一意思的不同說法，不知道怎么解決認(rèn)知盲區(qū)的問題）很多題目的說法在課堂中并沒有提及也沒學(xué)到，但其實本質(zhì)是理解的，就是選不對
老師這里的解釋沒有聽明白：改變回歸直線的斜率？不是說異方差不影響b1嗎？；拉向outliers的角度那豈不是更向兩邊拉嗎畫的兩條線怎么是更向中間的不懂
這題沒看懂，麻煩再解釋一下？
請問一下，mock題和金程密押卷是按照真實考試的難度和時間出的嗎？我感覺從計算量等各個角度，我在2h14 內(nèi)做不完，考試是不是也很難做完全部題目？
精 我想問下在機器學(xué)習(xí)中，線性分類和非線性分類這個線性是指什么？lasso是線性，正則化是非線性
老師，在語義理解上，我想確定一下，
為什么說R平方時判斷擬合優(yōu)度，R平方越高，說明回歸方程擬合度越好。又說R平方不能說明模型擬合是否良好？
老師能不能總結(jié)一下各種假設(shè)的原假設(shè)是什么？都混了。。。
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