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发布时间:2019-09-16

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传统的变量选择是采用逐步回归法(stepwise selection),其中又分为向前(forward)和向后(backward)的逐步回归。向前逐步是从0个变量开始逐步加入变量,而向后逐步是从所有变量的集合开始逐次去掉变量。加入或去掉变量一般按照标准的统计信息量来决定。这种传统的变量选择的弊端是模型的方差一般会比较高,而且灵活性较差。近年来回归分析中的一个重大突破是引入了正则化回归(regularized regression)的概念, 而最受关注和广泛应用的正则化回归是1996年由现任斯坦福教授的Robert Tibshirani提出的LASSO回归。LASSO回归最突出的优势在于通过对所有变量系数进行回归惩罚(penalized regression), 使得相对不重要的独立变量系数变为0,从而排除在建模之外。哪个影音播放器最好用查看dashboard 的Service 的VIP(Virtual IP) 和后端Pod 的IP:当初在支撑线买进被套的人后悔了,他们看清了这是下跌趋势了,他们愿意以小幅度的亏损认赔出局,所以在看到价格反弹到接近自己的成本处,一定有相当一部分筹码会急于抛出,因此当初的支撑线变为了压力线,从反弹是否能靠近该压力线及靠近甚至深入的幅度,可以间接判断出急于卖出的筹码量及该股主力的想法。

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