金程問(wèn)答
精 lemmatization stemming lowver case remove stop words tokenization 可否分別幫忙舉些例子？
精 問(wèn)題一，圖二，序列相關(guān)數(shù)據(jù)可以應(yīng)用ＡＲ模型，但AR模型又假設(shè)不能序列相關(guān)，哪里出問(wèn)題？問(wèn)題二，自回歸和多元回歸，主要區(qū)別在哪。問(wèn)題三，另外條件異方差是自變量和殘差存在相關(guān)性嗎？請(qǐng)逐一解答，謝謝
精 為何一類錯(cuò)誤和二類錯(cuò)誤的可能性是反向關(guān)系呢？
精 請(qǐng)問(wèn)老師，第四題，增加樣本容量為什么可以解決多重共線性的問(wèn)題呢？即使樣本容量增加，相關(guān)的自變量仍舊存在啊。。
精 請(qǐng)問(wèn)第九題詞包BOW和N-gram怎么區(qū)分呢？
精 請(qǐng)問(wèn)為什么出現(xiàn)異方差，標(biāo)準(zhǔn)誤會(huì)降低
精 第二題，在對(duì)b1做顯著性檢驗(yàn)時(shí)，老師說(shuō)"0.4504這個(gè)值太小了，肯定是不能拒絕的” 這是在和什么值比大小，又為什么不能拒絕？這里聽(tīng)得不太明白，可否補(bǔ)全一下謝謝
精 我想問(wèn)下在機(jī)器學(xué)習(xí)中，線性分類和非線性分類這個(gè)線性是指什么？lasso是線性，正則化是非線性
精 可以這么理解嗎，當(dāng)協(xié)方差不平穩(wěn)時(shí)，要使用一階差分，而一階差分的原理就是使差分后的（Xt-Xt-1）=殘差，也就是讓b0與b1均為0。當(dāng)b1=b0=0時(shí)，一階差分有效，協(xié)方差不平穩(wěn)被解決。那么可以反過(guò)來(lái)，說(shuō)如果一階差分過(guò)程中，b1不等于0，那么一階差分就無(wú)效，也就說(shuō)明原始方程不存在協(xié)方差不平穩(wěn)的問(wèn)題，這么理解對(duì)嗎。因?yàn)楸绢}第三題就是說(shuō)，因?yàn)榈诙}中，B1確實(shí)為0，所有一階差分有效，證明原方程存在協(xié)方差不平穩(wěn)，所以存在單位根
精 決策樹是線性和非線性都可以用吧？
精 這里為什么只會(huì)高估，不會(huì)低估呢？
精 最后一句如何理解，截距怎么是和Y=1已經(jīng)其他自變量為0， Y=1又是什么意思
精 老師，這里有點(diǎn)懵。到底違反哪種假設(shè)情況會(huì)出現(xiàn)不一致性呀。講義上講的序列自相關(guān)違反一致性，但是按照這里老師講的，x與殘差有關(guān)系時(shí)（異方差）會(huì)打破一致性
精 如果這樣解釋，那epsilon_i和epsilon_(i-1)永遠(yuǎn)有關(guān)聯(lián)，那為什么還用t檢驗(yàn)？
精 老師，這里說(shuō)的“當(dāng)前Y的估計(jì)量的標(biāo)準(zhǔn)誤就是Y的標(biāo)準(zhǔn)差“一處的標(biāo)準(zhǔn)誤和標(biāo)準(zhǔn)差兩個(gè)名詞有何區(qū)別？為何特別起名標(biāo)準(zhǔn)誤？謝謝！
程寶問(wèn)答
