精 lemmatization stemming lowver case remove stop words tokenization 可否分別幫忙舉些例子？
精 問題一，圖二，序列相關數(shù)據(jù)可以應用ＡＲ模型，但AR模型又假設不能序列相關，哪里出問題？問題二，自回歸和多元回歸，主要區(qū)別在哪。問題三，另外條件異方差是自變量和殘差存在相關性嗎？請逐一解答，謝謝
精 為何一類錯誤和二類錯誤的可能性是反向關系呢？
精 請問老師，第四題，增加樣本容量為什么可以解決多重共線性的問題呢？即使樣本容量增加，相關的自變量仍舊存在啊。。
精 請問第九題詞包BOW和N-gram怎么區(qū)分呢？
精 請問為什么出現(xiàn)異方差，標準誤會降低
精 第二題，在對b1做顯著性檢驗時，老師說"0.4504這個值太小了，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？這里聽得不太明白，可否補全一下謝謝
精 我想問下在機器學習中，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
精 可以這么理解嗎，當協(xié)方差不平穩(wěn)時，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b1=b0=0時，一階差分有效，協(xié)方差不平穩(wěn)被解決。那么可以反過來，說如果一階差分過程中，b1不等于0，那么一階差分就無效，也就說明原始方程不存在協(xié)方差不平穩(wěn)的問題，這么理解對嗎。因為本題第三題就是說，因為第二題中，B1確實為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 這里為什么只會高估，不會低估呢？
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，這里有點懵。到底違反哪種假設情況會出現(xiàn)不一致性呀。講義上講的序列自相關違反一致性，但是按照這里老師講的，x與殘差有關系時（異方差）會打破一致性
精 如果這樣解釋，那epsilon_i和epsilon_(i-1)永遠有關聯(lián)，那為什么還用t檢驗？
精 老師，這里說的“當前Y的估計量的標準誤就是Y的標準差“一處的標準誤和標準差兩個名詞有何區(qū)別？為何特別起名標準誤？謝謝！
程寶問答
金程問答
