Машинное обучение в экономике 2023-2024
Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
Версия от 11:59, 6 февраля 2024; Potanin (обсуждение | вклад)
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. Эффекты воздействия
- 7 Неделя 6. Машинное обучение в эконометрике
- 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. Эффекты воздействия
Основные материалы
Рекомендуемая литература
1. MLPP главы 16.5 и 28.
Неделя 6. Машинное обучение в эконометрике
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
- MLPP -- Machine learning a probabilistic perspective. Kevin P. Murphy. Высокая сложность
