葉同學(xué)
2022-07-25 20:34Partial least squares, Elastic nets是啥？為啥直接略過(guò)了。
所屬：FRM Part II > Current Issues in Financial Markets 視頻位置 相關(guān)試題
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1個(gè)回答
姚奕助教
2022-07-29 16:00
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這個(gè)表格就是從原文的附件中摘錄出來(lái)的，原文也是以其中幾個(gè)模型（LARS、LASSO、Principal compenent和SVM）作為典型對(duì)AI進(jìn)行了分類探討，也沒(méi)有面面俱到把每個(gè)模型都分析一邊，當(dāng)然這也就讓我們知道考試的重點(diǎn)了。
在進(jìn)行回歸分析時(shí)，通常都是考察多個(gè)X對(duì)Y的影響，但有時(shí)復(fù)雜的研究也會(huì)涉及研究多個(gè)X對(duì)多個(gè)Y的影響，尤其是數(shù)據(jù)存在當(dāng)自變量存在多重共線性問(wèn)題時(shí)，普通的多元線性回歸無(wú)法很好的解決問(wèn)題。PLS回歸則能很好的解決這些問(wèn)題。
應(yīng)用場(chǎng)景PLS回歸（Partial least squares regression，偏最小二乘法回歸），是一種研究影響關(guān)系的多元統(tǒng)計(jì)方法。
主要用于解決共線性問(wèn)題、分析多個(gè)自變量對(duì)多個(gè)因變量Y的影響關(guān)系、以及處理小樣本。
1987年由德賓（Durbin）和威爾蕭（Willshaw）在「自然」月刊所提出彈性網(wǎng)絡(luò)（Elastic Network）。要說(shuō)清楚彈性網(wǎng)絡(luò)比較復(fù)雜，簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，它也是一種線性回歸，但用了不斷迭代的思路，并且用兩個(gè)范數(shù)作為訓(xùn)練目標(biāo)。彈性網(wǎng)絡(luò)最妙的地方是它永遠(yuǎn)可以產(chǎn)生有效解，并且收斂速度相當(dāng)理想。
這兩個(gè)方法不是重點(diǎn)，簡(jiǎn)單知道就行。
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