英国数据学习MATH5305MLearning from Data课程介绍

数据学习

MATH5305M

Learning from Data

学习目标

课程内容：

数据无处不在，是我们从事的任何活动产生的结果。在金融领域，决策需要以数据为依据并得到数据的支持。现代数据分析技术结合了统计学和机器学习方法，是数据驱动型金融专家必不可少的工具。本课程将提供所有理论背景，并使用真实数据开展实践应用。应用包括倾向建模、信用评分、投资组合优化等。

课程大纲：

- 统计学习（有监督和无监督）、分类和回归简介。

- 聚类分析、聚类、K均值法、聚类间/聚类内的距离；MDS。

- 树模型、随机森林和提升。

- 回归模型；线性回归和参数估计。

- 逻辑回归；加性模型。

- 降维；主成分分析和因子分析；载荷解释。

学习成果：

完成本课程后，学生将能够：

1. 应用经典统计和机器学习方法解决分类和回归问题。

2. 进行降维。

3. 应用聚类方法。

4. 利用真实金融数据举例说明上述内容。

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