Машинное обучение в экономике 2023-2024 — различия между версиями
Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
Potanin (обсуждение | вклад) (→Дополнительные материалы) |
Potanin (обсуждение | вклад) (→Дополнительные материалы) |
||
| Строка 77: | Строка 77: | ||
2. [https://arxiv.org/pdf/2301.09397.pdf Двойное машинное обучение в STATA] | 2. [https://arxiv.org/pdf/2301.09397.pdf Двойное машинное обучение в STATA] | ||
| − | 3. [https://jmlr.org/papers/volume23/21-0862/21-0862.pdf Двойное машинное обучение в python] | + | 3. [https://jmlr.org/papers/volume23/21-0862/21-0862.pdf Двойное машинное обучение в python]. '''Примечание''': пакеты в R и python разработаны одними и теми же людьми, поэтому практически идентичны. Однако в статье про пакет R все расписано гораздо подробней и понятней. |
== Неделя 6. Эффекты воздействия == | == Неделя 6. Эффекты воздействия == | ||
Версия 15:51, 5 марта 2024
Содержание
- 1 Дисклеймер
- 2 Неделя 1. Байесовский классификатор и его модификации
- 3 Неделя 2. Метод ближайших соседей
- 4 Неделя 3. Деревья
- 5 Неделя 4. Логистическая регрессия и метод опорных векторов
- 6 Неделя 5. Машинное обучение в эконометрике
- 7 Неделя 6. Эффекты воздействия
- 8 Неделя 7. Нейронные сети
- 9 Неделя 8. Большие языковые модели
- 10 Список литературы
Дисклеймер
Материалы данной страницы являются предварительными и могут содержать существенные неточности
Неделя 1. Байесовский классификатор и его модификации
Основные материалы
Рекомендуемая литература
1. FOML глава 6.
2. MLPP глава 10.
Неделя 2. Метод ближайших соседей
Основные материалы
Рекомендуемая литература
1. FOML глава 4.
2. MLPP глава 16.
Неделя 3. Деревья
Основные материалы
Рекомендуемая литература
1. FOML глава 5.
Неделя 4. Логистическая регрессия и метод опорных векторов
Основные материалы
Рекомендуемая литература
1. FOML глава 7.
2. MLPP главы 8 и 14.5.
Неделя 5. Машинное обучение в эконометрике
Основные материалы
Рекомендуемая литература
1. HBE глава 29.
Дополнительные материалы
1. Двойное машинное обучение в R
2. Двойное машинное обучение в STATA
3. Двойное машинное обучение в python. Примечание: пакеты в R и python разработаны одними и теми же людьми, поэтому практически идентичны. Однако в статье про пакет R все расписано гораздо подробней и понятней.
Неделя 6. Эффекты воздействия
Основные материалы
Рекомендуемая литература
1. MLPP главы 16.5 и 28.
2. HBE главы 12.34 и 29.22.
Дополнительные материалы
Простое, но достаточно подробное введение в casual inference.
Теория оценивания LATE с использованием дополнительных регрессоров
Неделя 7. Нейронные сети
Основные материалы
Рекомендуемая литература
1. MLPP главы 16.5 и 28.
Неделя 8. Большие языковые модели
Список литературы
- FOML -- Fundamentals of machine learning for predicting data analytics. John D. Kelleher, Brian Mac Namee, Aoife D'Arcy. Низкая сложность
- HBE -- Econometrics. Hansen B. Средняя сложность
- MLPP -- Machine learning a probabilistic perspective. Kevin P. Murphy. Высокая сложность
