千人模考CFA II AM的QMcase,错的有点惨。
主要集中在几个平常没有见过的名词。
第三题:probit model 是否可以理解为这个model是算Y(dependent variable)有几种情况的model?
Dummy vavariable 是否可以理解为这个model是算Y(independent variable)有几种情况的model?
选项的三个model是否可以再通俗易懂的解释下?
第四题:我看到题目中提到一句话 while he has limited computing power and has not yet worked with data。第一个排除的就是supervised learning(我理解这种learning数据是label 而且 分层,也就是yi'zhi已知数据),于是就选择了deep learning,让数据自己去组合寻找规律。能否仔细解释下这道题及我的理解为啥不对?
第六题:题目中提到了over-fitting,我就直接选择了penalized regression,是否CART和Clustering 这两宗方法都是可以解决over-fitting?CART的关键词是否是non-linear,binary及supervised?Clustering 的关键词是否是with no theory relationship,就是让数据自己去分组?