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金融领域中的机器学习.pptx

发布时间：2022-06-19 发布人：admin 分类：说明书 资料大小：7.02M 资料格式：pptx 举报 版权申诉
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    机器学习+金融=？ ——金融领域中的机器学习技术 报告人：陈可佳 南京邮电大学 计算机学院 江苏省大数据安全与智能处理重点实验室 Big Data Security & Intelligent Processing
    内容 人工智能 机器学习——AI分支 定义、流派 任务 常见范式 算法介绍 在金融中的（潜在）应用 总结：金融应用场景
    人工智能（AI） 1956年，达特茅斯会议 AI 五十年留念（1956~2006) 什么是AI？ - 研究如何让计算机完成那些只有依靠人类智力才能完成的任务——Mavin Minsky - 实现人类智能的功能，途径并不一定与人类智力相同——John McCarthy - 研究提升机器解决复杂任务能力的领域 约翰.麦卡锡 (John McCarthy, 1927～2011) 马文.明斯基 (Marvin Minsky, 1927～2016)
    AI科学的分支 计算机 视觉 语音 识别 基于规则 的系统 机器学习 自然语言 处理 机器人学
    机器学习——无处不在
    机器学习 何为机器学习？ 机器通过算法自动地从数据中学习知识 两大派别 AI的一个分支（计算机科学家） 关注问题，不在乎手段（统计、代数、逻辑、几何） 应用统计学的分支（统计学家） 关注算法、不在乎实用 经典统计学（频率主义） 足够测量，无需构建模型 适合小型问题（少量参数） 可解释 但复杂问题数据稀疏？举例 机器学习 AI分支 统计学 分支
    机器学习 vs. 经典统计学 欠拟合（偏差大） 过拟合（方差大） 参数优化 目前，金融行业模型 （特别是风险控制）  基于计量经济学理论  统计学为主要分析方法
    机器学习（AI分支）  “Machine Learning is the study of computer algorithms that improve automatically through experience. ” [Tom Mitchell， 1997] 从示例（instance）中学习 何为示例？标签？ 特征工程（重要）
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