resolve szcf-weiya#98

Pinecone628 · Mar 11, 2019 · e3e9fb9 · e3e9fb9
1 parent 9159f7d
commit e3e9fb9
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diff --git a/docs/03-Linear-Methods-for-Regression/3.4-Shrinkage-Methods.md b/docs/03-Linear-Methods-for-Regression/3.4-Shrinkage-Methods.md
@@ -364,6 +364,9 @@ $$
 
 注意到我们不需要走很小的步以及重新检查步骤 3 的相关系数；应用预测变量的协方差和算法的分段线性性质，我们可以在每一步开始计算出确切的步长（[练习 3.25](https://github.com/szcf-weiya/ESL-CN/issues/98)）。
 
+!!! info "weiya 注：Ex. 3.25"
+    已解决，详见 [Issue 98: Ex. 3.25](https://github.com/szcf-weiya/ESL-CN/issues/98)。
+
 图 3.15 的右图展示了对同样数据的 lasso 系数曲线。几乎与左图相同，当绿色曲线通过 0 时首次出现不同。对于前列腺癌数据，LAR 系数曲线显示与图 3.10 的 lasso 曲线相同，该曲线从不经过 0。这些观测值促使对 LAR 算法进行简单修改，给出了整个 lasso 路径，它同样也是分段线性的。
 
 ![](../img/03/Alg3.2a.png)