关于LASSO方法的参数选取，以下说法错误的是（ ）
A: 参数λ为零时，等同于最小二乘回归
B: 参数λ的选择在训练集中完成
C: 参数λ越大，压缩性越强
D: 参数λ越大，选取的变量就越少
A: 参数λ为零时，等同于最小二乘回归
B: 参数λ的选择在训练集中完成
C: 参数λ越大，压缩性越强
D: 参数λ越大，选取的变量就越少
举一反三
- 关于LASSO方法的参数选取，以下说法错误的是（ ） A: 参数[img=11x19]1803de0d5335e15.png[/img]为零时，等同于最小二乘回归 B: 参数[img=11x19]1803de0d5c68660.png[/img]的选择在训练集中完成 C: 参数[img=11x19]1803de0d65259ca.png[/img]越大，压缩性越强 D: 参数[img=11x19]1803de0d6e87509.png[/img]越大，选取的变量就越少
- 以下关于LASSO方法理解正确的是（ ） A: 等价于岭回归 B: 参数λ数值越大，越接近于最小二乘 C: 参数λ数值越小，正则化效果越好 D: 筛选变量效果很强
- 关于选择岭参数的方法，下述说法中，不正确的是哪个？ A: 观察岭迹图，选取使得参数稳定的最小的岭参数。 B: 观察方差扩大因子，选取使得所有参数的方差扩大因子都小于10的最小的岭参数。 C: 观察残差平方和，选取使得残差平方和的增加控制在一定范围内的最小的岭参数。 D: 交叉验证方法，选取使得交叉验证的误差最小的岭参数。
- 对一元线性回归下列说法错误的是：（ ）。 A: 若假设误差服从正态分布，参数的最小二乘估计和极大似然估计是不相同的 B: 参数的最小二乘估计都是相应变量y的线性函数 C: 参数的最小二乘估计都是无偏估计 D: 参数之间是相关的
- 在多元线性回归模型中,回归参数的最小二乘估计为