中国香港机器学习在经济和金融分析中的应用ECON6110LApplied Machine Learning for Economic and Financial Analysis课程介绍

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机器学习在经济和金融分析中的应用

ECON6110L

Applied Machine Learning for Economic and Financial Analysis

学习目标

课程内容：

本课程讨论了机器学习在经济和金融案例分析中的应用。课程将不同的商业问题与相关的有监督学习任务和无监督学习任务联系起来。应用案例研究涉及到宏观经济变量预测、金融市场预测和异常检测、房地产价格估值、与违约风险预测和欺诈检测相关的银行应用等。学生将学习基本的机器学习工具和一些简单的深度学习模型，以解决实际的经济和金融问题。

课程重点：

1、监督学习：回归分析

2、监督学习：降维回归与特征选择

3、监督学习：分类分析

4、监督学习：集成方法

5、无监督学习：集成和其他方法

6、无监督学习：聚类分析

7、监督学习：神经网络

8、无监督学习：神经网络

学习成果：

成功完成本课程后，学生将能够：

1、为潜在的经济和金融应用确定合适的机器学习任务。

2、通过回归、分类和聚类描述机器学习的核心区别。

3、运用机器学习方法分析经济金融领域的实际案例。

4、用Python实现机器学习技术。

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