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Cindy助教
2019-11-01 17:53
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同學你好，這個考的有點難了呀，
懲罰線性回歸方法是由普通最小二乘法（ordinary least squares，OLS）衍生出來的。懲罰線性回歸設(shè)計之初的想法就是克服最小二乘法的根本缺陷。最小二乘法的一個根本問題就是有時它會過擬合。并且隨著自變量個數(shù)的增加，R^2會天然的增加，于是我們利用adjusted R^2對它進行調(diào)整（其實就是通過參數(shù)的調(diào)整），讓它減小，其實這就是懲罰的一種形式，它通過構(gòu)造一個懲罰函數(shù)得到一個較為精煉的模型，對應的就是這里的C選項了
如果不理解的話也沒有關(guān)系，畢竟這個屬于機器學習的領(lǐng)域，從FRM考試的角度而言，我們只是需要稍微了解一下就好了呀，如果同學你對這個部分的內(nèi)容感興趣的話，可以等考完試了專門的研究一下哦(#^.^#)
加油ヾ(?°?°?)??
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