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     "$$\n",
-    "\\boldsymbol{\\theta}^{\\mathrm{OLS}} = \\boldsymbol{X}^T\\boldsymbol{y}=\\sum_{i=0}^{n-1}\\boldsymbol{u}_i\\boldsymbol{u}_i^T\\boldsymbol{y},\n",
+    "\\boldsymbol{\\theta}^{\\mathrm{OLS}} = \\boldsymbol{X}^T\\boldsymbol{y},\n",
     "$$"
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+   "id": "6f94dab2",
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     "editable": true
    },
@@ -2056,7 +2056,7 @@
     "the Ridge estimator converges to zero when the hyperparameter goes to\n",
     "infinity.\n",
     "\n",
-    "We will come back to more interpreations after we have gone through some of the statistical analysis part. \n",
+    "We will come back to more interpretions after we have gone through some of the statistical analysis part. \n",
     "\n",
     "For more discussions of Ridge and Lasso regression, [Wessel van Wieringen's](https://arxiv.org/abs/1509.09169) article is highly recommended.\n",
     "Similarly, [Mehta et al's article](https://arxiv.org/abs/1803.08823) is also recommended."
@@ -2064,7 +2064,7 @@
   },
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-   "id": "a3a38146",
+   "id": "4be31967",
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    },
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@@ -1204,7 +1204,7 @@ eigenvalues ordered in a descending way, that is <span class="math notranslate n
 <p>In this case the standard OLS results in</p>
 <div class="math notranslate nohighlight">
 \[
-\boldsymbol{\theta}^{\mathrm{OLS}} = \boldsymbol{X}^T\boldsymbol{y}=\sum_{i=0}^{n-1}\boldsymbol{u}_i\boldsymbol{u}_i^T\boldsymbol{y},
+\boldsymbol{\theta}^{\mathrm{OLS}} = \boldsymbol{X}^T\boldsymbol{y},
 \]</div>
 <p>and</p>
 <div class="math notranslate nohighlight">
@@ -1214,7 +1214,7 @@ eigenvalues ordered in a descending way, that is <span class="math notranslate n
 <p>that is the Ridge estimator scales the OLS estimator by the inverse of a factor <span class="math notranslate nohighlight">\(1+\lambda\)</span>, and
 the Ridge estimator converges to zero when the hyperparameter goes to
 infinity.</p>
-<p>We will come back to more interpreations after we have gone through some of the statistical analysis part.</p>
+<p>We will come back to more interpretions after we have gone through some of the statistical analysis part.</p>
 <p>For more discussions of Ridge and Lasso regression, <a class="reference external" href="https://arxiv.org/abs/1509.09169">Wessel van Wieringen’s</a> article is highly recommended.
 Similarly, <a class="reference external" href="https://arxiv.org/abs/1803.08823">Mehta et al’s article</a> is also recommended.</p>
 </section>
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     "the Ridge estimator converges to zero when the hyperparameter goes to\n",
     "infinity.\n",
     "\n",
-    "We will come back to more interpreations after we have gone through some of the statistical analysis part. \n",
+    "We will come back to more interpretions after we have gone through some of the statistical analysis part. \n",
     "\n",
     "For more discussions of Ridge and Lasso regression, [Wessel van Wieringen's](https://arxiv.org/abs/1509.09169) article is highly recommended.\n",
     "Similarly, [Mehta et al's article](https://arxiv.org/abs/1803.08823) is also recommended."
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