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赵娜0418

lbfgs"慢但稳健；稳健是指收敛吗？

lbfgs“慢但稳健”：稳健一方面指的是收敛，另一方面也是指数据对一些异常值是比较稳定的，所谓的稳健指的是这两方面的原因。

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赵娜0418

下边缘及其拐点的式子中转换时 1为什么表示平移？

1是表示上下，是对整个形状进行平移，但是式子后边还要取倒数，这样才能对上边缘进行弯曲。

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赵娜0418

随机变量之和"和epsilon之间的关系是什么？

若epsilon可以看做许多微小量(元误差,即上面问题中的随机变量)叠加起来的综合,那么根据CLT,epsilon服从于正态分布.

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150****9403

什么是LASSO回归？

LASSO回归是一种压缩估计。它通过构造一个惩罚函数得到一个较为精炼的模型，使得它压缩一些系数，同时设定一些系数为零。因此保留了子集收缩的优点，是一种处理具有复共线性数据的有偏估计。

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赵娜0418

岭回归和LASSO是有偏的吗？

岭回归和LASSO是有偏的，最小二乘是无偏的，但是这个有偏性在小型数据中，如果你的数据量只有几百个，有偏性造成的影响还是挺大的，但是如果数据量大的话，成万的或者几十万的，这个有偏性的影响是不大的，所以岭回归和LASSO一般用在大数据中。

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赵娜0418

回归反应的是因果性吗？

回归分析其实就是把有时间的先后性、有相关，有理论支持这三个因素结合在一起衍生出来的一个统计技术，这个统计技术有利于解决因果类问题，所以一般是用回归做因果判断，所谓的因果判断就是所谓的归一。

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赵娜0418

相关性和因果性有什么关系？

相关一般是讲两个变量之间出现的朴素的相关关系，但是因果是一个导向，因果有一个时间的先后性，相关实际上是因果的一个指标，一是有时间的先后性，二是有相关，三是有理论支持，这三个条件聚合在一起才可以可以去谈因果性，所以相关可以看做是因果中的一个指标

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wo5656500

t检验中equal_var这个参数是什么意思？

当两总体方差相等时，即具有“方差齐性”，可以直接检验不拒绝原假设——两总体均值相等如果两总体不具有方差齐性，需要加上参数equal_val并设定为False。

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赵娜0418

协方差为0是两个随机变量独立的必要条件吗？

协方差为0是两个随机变量独立的充要条件，而不是必要条件

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赵娜0418

NORM.INV的第二个参数是干什么用的？

第一个参数probability是概率，第二个参数mean是均值，就是你算的正态分布最高的取值，第三个参数standard_dev是均值

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wo5656500

协方差为0是两个随机变量独立的必要条件吗？

不是一回事.协方差为0则不相关独立一定不相关,但是不相关不一定独立.a为0到2pi上的随机值,X=cosa,Y=sina,则X和Y的协方差为0,但是X,Y两者不独立.

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wo5656500

不放回抽样，是不是也导致相关性

只能说是存在这种情况，但是不能肯定

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wo5656500

回归模型假设那么多条件，不满足一条怎么办

1. 模型建立正确what？模型建立正确是进一步研究分析模型的基础，这是大前提，严格说不属于假设，不过很重要。why？第一，在做回归分析前，需要先做相关分析。即使是不相关的杂乱无章的数据，也可以求得回归方程，但是是否显著、是否有意义就未知，所以需要先确保存在相关才能进行回归分析。第二，需要考虑经济意义，通过研究经济理论、选择合理的变量及函数、收集整理统计数据而建立的。因为回归分析结果和检验结

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wo5656500

这里的t分布自由度为什么是n-2？

因为n-k-1,k=自变量个数

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wo5656500

那线性回归用什么测试方法

衡量线性回归算法的指标MSE、RMSE、MAE和R Squared

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wo5656500

线性用MSE吗？

用思路：测试数据集中的点，距离模型的平均距离越小，该模型越精确# 注：使用平均距离，而不是所有测试样本的距离和，因为距离和受样本数量的影响

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赵娜0418

公式理解问题

3个n含义相同。抽取无限次要通过取极限来表示，这个公式里看不到

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赵娜0418

卡方分布和正态分布的区别是什么？

卡方分布多了一个平方，两个分布的公式构造不一样，卡方分布是先有正态分布，有了正态分布才可以构造出下图中的函数，所以一定是先有正态分布才有的卡方分布

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wo5656500

偏度系数怎么判断呢

度系数是描述分布偏离对称性程度的一个特征数。当分布左右对称时，偏度系数为0。当偏度系数大于0时，即重尾在右侧时，该分布为右偏。当偏度系数小于0时，即重尾在左侧时，该分布左偏。使用不同的计量单位时，偏度系数的计算公式是不同的。

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wo5656500

3倍标准差与1.5四分位差之间有啥联系

当X属于标准正态分布时，X的取百值有99.73%的可能性落在-3和3之间，将这个结论推广到一般正态度分布，X的取值有99.73%的可能性落在“均值加减三倍标准差”内的范围之间。这种统计学上被称为“3σ原则”，用于全面质量管理。四分位数是将一组数据由小到大（或由大到小）排序后，用3个点将全部数据分为4等份，与这3个点位置上相对应的数值称为四分位数，分别记为Q1（第一四分位数），说明数据中有25%

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