丁同學
2023-05-12 17:36Q9,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到,但其實本質(zhì)是理解的,就是選不對
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1個回答
愛吃草莓的葡萄助教
2023-05-14 18:28
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同學你好。首先正則化的目的是為了防止過擬合。
文章最后一段說了訓練集誤差較小,交叉驗證集誤差較大,說明模型是過擬合的,過擬合是bias error低,variance error高。因此AB說法都是相反的錯誤的。
C選項是正確的,因為最開始說了是要調(diào)整模型,避免出現(xiàn)過擬合問題,但是最終還是出現(xiàn)了過擬合,只能說明輕微的正則化了,并沒有達到最終目的防止過擬合。
