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CQF第四模块课程内容都有哪些？

CQF第四模块课程内容都有哪些？

  • 编者：Meteor
  • 阅读本文需5分钟
  • 发布时间：2021-11-29

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  • 因子模型解读
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　　CQF课程第四模块名称叫做数据科学与机器学习。在模块四中，您将了解金融中使用的最新数据科学和机器学习技术。从对该主题的全面概述开始，您将学习基本的数学工具，然后深入研究监督学习的主题，包括回归方法、k-最近邻、支持向量机、集成方法等等。
 
CQF课程内容
 
　　1、机器学习简介l
 
　　什么是数学建模？
 
　　经典造型
 
　　机器学习有何不同？
 
　　机器学习的主要技术
 
　　2、机器学习简介II
 
　　常见的机器学习术语
 
　　监督学习技术简介
 
　　无监督学习技术介绍
 
　　介绍强化学习技术
 
　　3、机器学习数学工具箱
 
　　最大似然估计
 
　　成本/损失函数
 
　　梯度下降
 
　　随机梯度下降
 
　　偏差和方差
 
　　拉格朗日乘数
 
　　主成分分析
 
　　4、监督学习——回归方法
 
　　线性回归
 
　　惩罚回归：Lasso、Ridge和Elastic Net
 
　　逻辑、Softmax回归
 
　　5、监督学习II
 
　　K最近邻
 
　　朴素贝叶斯分类器
 
　　支持向量机
 
　　6、决策树和集成模型
 
　　熵最小化和基本数学
 
　　分裂过程和修剪标准
 
　　随机森林和极端梯度提升
 
　　使用Logit和决策树替代方案进行装袋（PD案例研究）
 
　　7、金融的实用机器学习案例研究
 
　　宏观预测标准普尔500指数和Baa-Spread
 
　　共同基金的夏普风格回归方法
 
　　用于ESG公司报告情感分析的自然语言处理

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