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。 [图片]...【查看原文】
[图片] 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。
机器学习大语言模型金融
学术苑 2024-08-04
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
机器学习百度
叫什么名字好呢随便吧 2023-04-26
学术苑 2024-08-08
学术苑 2024-07-28
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
学术苑 2024-07-16
Spring 框架中的循环依赖问题及其解决方案 什么是循环依赖? 循环依赖是指在对象间存在互相依赖的关系,形成了一个闭环,导致 Spring 容器无法正确地实例化对象。换句话说,就是两个或多个对象之间
齐朋 2024-12-25
在 Conda 环境中,如果你想更换 R 语言的镜像源,可以通过以下步骤来设置: 1. 设置 CRAN 镜像源 R 使用 repos 参数来指定镜像源。你可以通过设置环境变量来改变 R 使用的 CRA
一个和另一个 2024-12-25
hello,大家好,我是程序员海军。很荣幸能与大家分享我今年的第三篇文章。在过去的一年里,我深入探索了Nuxt3,并在多个项目中实际应用了这一前沿框架,从而对其功能和应用有了全面而深刻的理解。
程序员海军 2024-12-26
02.单一职责原则详解 目录介绍 01.问题思考分析 02.单一职责原则介绍 03.如何理解单一指责 04.用例子理解单一职责 05.为何遵守单一原则 06.方法层面单一职责 07.接口层面单一职责
杨充 2024-12-26
Redis的缓存穿透是指客户端请求的数据在缓存中不存在,并且在数据库中也不存在,导致大量请求直接穿透缓存直接打到数据库。如果这个查询频繁发生,那么每次都会直接访问数据库,导致数据库压力增大。
袁庭新 2024-12-25
插入排序:如何将乱序的元素一步步整理成有序的图景 插入排序(Insertion Sort)是一种常见的排序算法,其最大特点是简单且直观。我们可以将插入排序的过程比作一个人整理扑克牌的过程:从第二张牌开
如何在秒杀场景下实现良好用户体验,通过Nginx负载均衡、Redis高可用、服务降级与熔断、限流、基于Redis的库存扣减和动态URL等方法,并使用Jmeter进行分布式压测完成
renne 2024-12-25
本文详细介绍了数据库事务的四大特性(AICD原则),包括原子性、隔离性、一致性和持久性,并深入探讨了事务并发问题与隔离级别。同时,文章还讲解了分布式系统中的CAP理论、BASE原则。
拉丁解牛说技术 2024-12-25
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PiflowX 2024-12-25
在 ASP.NET Core 中,中间件(Middleware) 和 过滤器(Filters) 是两种不同的机制,用于处理请求和响应的管道。它们的作用和适用场景有所不同,以下是它们的对比和详细说明:
代码拾光 2024-12-25
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