为什么同样是分类和切割，SVM KNN只能用于Y离散，但是PCA, K clustering, H clustering可以用于Y连续?

为什么是线性的分类?

请问weight是hyperparams吗

请问20个隐藏层的话，是指中间有很多的activation function吗?

为什么这里老师说直接P-value就能判断出来哪几个是有效的，哪几个是无效的？基础不够扎实，麻烦老师帮忙详细解答一下

unrecognized share-based compensation expense（（年初+年末）/2年初年末平均）的含义是什么，为什么说unrecognized share-based compensation expense是当年的proceeds

请问下这里所说的记入equity是记入OCI吗？

感觉classification tree比较好理解，但是regression tree不知道怎么做的

为什么SVM和KNN属于线性呢? 感觉也很离散..?

正则化是什么？