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课程:金融大数据分析
教材
PPT
01 数据的管理与探索
02 数学以及统计学回顾
03 线性回归
04 逻辑回归:从分类问题到概率预测
05 其他基础监督学习方法
06 模型验证
07 模型选择与正则化
08 决策树 (Decision Trees)
09 集成学习:从群体智慧到量化决策
10 神经网络:金融大数据学习
11 超越“黑箱”——监督学习总结与模型可解释性
12 主成分分析
13 聚类分析:在未知中寻找规律
14 缺失数据处理
15 基础文本分析
16 大语言模型
17 处理另类数据:图像与声音
18 大数据的处理与学习
19 大数据机器学习方法在金融学中的应用
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