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暑期课程系列3—机器学习与因果推断专题（8月10日-13日）

作者：学术苑发布时间：2024-07-16
机器学习大语言模型金融

课程3介绍 本课程系统介绍机器学习算法在经管领域的应用，包括机器学习构造反事实、非结构化数据提取构造指标、广义随机森林探索异质性处理效应、机器学习与社会网络分析结合前沿、大语言模型技术在会计金融领域的实质应用。通过理论结合实例方式，讲解机器学习因果推断的研究思路、模型及算法技术。在此基础上，进一步介绍机器学习因果推断的进阶专题，梳理机器学习在经济、金融领域的现有研究和潜在研究方向。 课程安排 课程时间：8月10日-13日 日期 上午 下午 Day1 机器学习与因果推断前沿应用专题一：如何利用机器学习算法构...【查看原文】

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学术苑 2024-07-28

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学术苑 2024-08-04

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学术苑 2024-07-24

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链接：https://pan.baidu.com/s/17ea9ug2c32GbznKZk18AMg?pwd=p9ib 提取码：p9ib本书是一本理论扎实，同时联系实际应用的图书。全书系统地介绍了因果推断的基本知识、基于机器学习的因果推断方法和基于因果推断的机器学习方法及其在一些重要领域的应用。 全书共分6章。第1章从潜结果框架和结构因果模型出发，介绍因果推断的基本概念和方法。第2章介绍近年统计和机器学习文献中出现的一些重要的基于机器学习的因果推断方法。第3章介绍能够提高机器学习模型的泛化能力的因果表征学

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