老师，请您参考附图，这题我对解析里框出来的部分的英文字面意思的理解是，when the relationships among the features are linear修饰tree structure of nodes，就是说tree structure of nodes它是研究linear关系的，老师视频里也讲，tree structure of nodes一般是指决策树。可是您看我下半部分的图，来自讲义，它说的是决策树是研究非线性关系的。这样一来这二者不是自相矛盾了吗？是我哪里理解错了吗，谢谢老师！

老师，请问2020年出现的“原油宝事件”，是发生了squeezing-and-cornering挤压和挟仓（或者老师讲的“逼角”）吗？

老师，想请您看看我对下面概念的理解是否准确：1.Multiple R是correlation的展开，相当于先有了correlation的概念（妈妈）我们才在此基础上发展出了Multiple R（correlation的孩子，它能描述的对象比起妈妈的更复杂了）的概念。2.对于Multiple R的理解，下面的认识是否正确？我们用自变量：袋鼠妈妈哺乳期间的营养，袋鼠妈妈和袋鼠爸爸的感情状况好坏，袋鼠居住地天敌的数量，回归因变量：袋鼠宝宝们的健康状况。此时，自变量们袋鼠妈妈哺乳期间的营养，袋鼠妈妈和袋鼠爸爸的感情状况好坏，袋鼠居住地天敌的数量和因变量袋鼠宝宝们的健康状况之间的相关性就是Multiple R? 3.Multiple R看上去有R但其实和R^2及Adjusted R^2没有逻辑上的关联，它们相当于不同树上的东西？（MultipleR和correlation在一棵树上，R^2及Adjusted R^2在另一棵树上），但MultipleR和R^2somehow有数值上的关联？谢谢老师！

老师请您参考我的附图，我理解到的是这两个问题讨论的是一回事情，可是老师的两次回答似乎是矛盾的。似乎是一个说(multiple R)^2=R square只在单元成立，一个说它在单元和多元都成立。我知道一定是我误解了什么，但我不知道是哪里理解错了，能否请老师讲解下？谢谢！

老师，针对这题想请教一下，1.penalizedregression是只和多元回归有关吗？单元回归里没有这个概念？2.penalizedregression在回归（单元和多元）之外，还在其他地方被提到/应用吗？谢谢老师！

老师，我对generalization有个general的问题，我们课上（Reading4的开头部分）讲到过badgeneralization是overfitting，我想理解为何不能它导致underfitting呢？我想象中，数据分析如果做得不好，比如说把熊的图片也识别成了猫，那不就是underfitting了吗？谢谢老师！

不一定每个T test的H0都是等于0 那我们怎么知道这里算出来的t statistic是基于什么H0算的呢(假设条件不够 自己无法计算t 只能参照它给的)

能否讲一下random walk是否带drift的差别 含义

老师，1.我这里没太明白regularization和prune的区别，我感觉它们是一回事情。是不是应该这样理解它们的不同之处：regularization仅仅是在决策树构建初始时的操作（过了这个时间就不能做regularization了），prune仅仅是在树构建完之后进行的操作（其他时间不能做prune），还是这样的理解不对/它们有别的异同？2.这里的regularization和前面penalized regression下讲的regularization有什么异同吗？3.我们数量还有其他科目还有讲到/用到regularization的地方吗？想一起对照帮助理解。谢谢老师！！！

只考虑期初的情况：equity method是不是相当于大公司资产、负债和所有者权益总额没有发生变化，投资后B/S只是在资产内部增减（cash和investment两者之间变动），而consolidation和joint venture在合并报表上都是大公司原有资产cash减少，期初投资金额去掉investment的基础上，+100%小公司资产负债或按大公司投资比例增加小公司资产负债？（consolidation和joint venture合并报表上cash会按照investment金额减少嘛？还是也像investment一样不因为投资减少呢）