千人模考CFA II AM的QMcase，错的有点惨。
主要集中在几个平常没有见过的名词。
第三题：probit model 是否可以理解为这个model是算Y（dependent variable）有几种情况的model？
Dummy vavariable 是否可以理解为这个model是算Y（independent variable）有几种情况的model？
选项的三个model是否可以再通俗易懂的解释下？
第四题：我看到题目中提到一句话 while he has limited computing power and has not yet worked with data。第一个排除的就是supervised learning（我理解这种learning数据是label 而且 分层，也就是yi'zhi已知数据），于是就选择了deep learning，让数据自己去组合寻找规律。能否仔细解释下这道题及我的理解为啥不对？
第六题：题目中提到了over-fitting，我就直接选择了penalized regression，是否CART和Clustering 这两宗方法都是可以解决over-fitting？CART的关键词是否是non-linear，binary及supervised？Clustering 的关键词是否是with no theory relationship，就是让数据自己去分组？
