Lasso回归更容易得到稀疏的回归系数，有利于舍弃冗余或无用特征，适用于特征选择。Ridge回归又称岭回归，它是普通线性回归加上L2正则项，用来防止训练过程中出现的过拟合。

单项选择题在线性回归分析中，关于残差（Residuals）说法正确的是哪个？（）

A.残差均值总是为零
B.残差均值总是小于零
C.残差均值总是大于零

判断题使用校正决定系数（Adjusted R-Square）抵消样本数量对R-Square的影响可以确定这个特征的意义。校正决定系数（AdjustedR-Square）取值范围在[0，1]之间，越大越好。

单项选择题在一个线性回归问题中，我们使用R平方（R-Squared）来判断拟合度。此时，如果增加一个特征，模型不变，则下面那种说法是正确的？（）

A.如果R-Squared增加，则这个特征有意义
B.如果R-Squared减小，则这个特征没有意义
C.仅看R-Squared单一变量，无法确定这个特征是否有意义

判断题在选择合适的多项式阶数进行建模时，如果阶数过大，模型就会更加复杂，容易发生过拟合；如果阶数较小，模型就会过于简单，容易发生欠拟合。

多项选择题下列哪些方法可以用于特征降维的？（）

A.主成分分析PCA
B.线性判别分析LDA
C.AutoEncoder
D.矩阵奇异值分解SVD
E.最小二乘法LeastSquares