機(jī)器學(xué)習(xí)與社會(huì)科學(xué)應(yīng)用
定 價(jià):58 元
當(dāng)前圖書(shū)已被 3 所學(xué)校薦購(gòu)過(guò)!
查看明細(xì)
- 作者:郭峰
- 出版時(shí)間:2024/6/1
- ISBN:9787564243616
- 出 版 社:上海財(cái)經(jīng)大學(xué)出版社
- 中圖法分類(lèi):TP181
- 頁(yè)碼:
- 紙張:膠版紙
- 版次:
- 開(kāi)本:16開(kāi)
本書(shū)是新文科·新投資系列的一本。本教材將主要介紹機(jī)器學(xué)習(xí)的基本原理,以及它們?cè)谏鐣?huì)科學(xué)中的應(yīng)用。本書(shū)的定位是面向熟悉計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)、因果識(shí)別理論,但不熟悉機(jī)器學(xué)習(xí)的社會(huì)科學(xué)研究者。因此本書(shū)將更加側(cè)重于以淺顯直白的語(yǔ)言介紹機(jī)器學(xué)習(xí)的基本原理,并以文獻(xiàn)綜述、案例詳解等方式,介紹機(jī)器學(xué)習(xí)各個(gè)算法在社會(huì)科學(xué)實(shí)證研究中的代表性應(yīng)用。對(duì)于代碼實(shí)操,本書(shū)也盡量選取了貼近社會(huì)科學(xué)研究者的案例,進(jìn)行詳細(xì)闡述。 本書(shū)還以二維碼的形式將相關(guān)的代碼和具體應(yīng)用呈現(xiàn)出來(lái),供廣大社會(huì)科學(xué)研究人員參考。
第一章 機(jī)器學(xué)習(xí)基本原理與啟示/ 1 第一節(jié) 為什么需要學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)/ 1 第二節(jié) 機(jī)器學(xué)習(xí)的基本任務(wù)/ 5 第三節(jié) 機(jī)器學(xué)習(xí)基本原理/ 9 第四節(jié) 機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用與啟示/ 18 參考文獻(xiàn)/ 21 第二章 經(jīng)典回歸算法/ 24 第一節(jié) OLS回歸算法/ 24 第二節(jié) 嶺回歸算法/ 33 第三節(jié) Lasso回歸算法/ 41 第四節(jié) 算法調(diào)參/ 49 參考文獻(xiàn)/ 57 第三章 經(jīng)典分類(lèi)算法/ 59 第一節(jié) 分類(lèi)算法簡(jiǎn)介/ 59 第二節(jié) K近鄰算法/ 61 第三節(jié) 樸素貝葉斯算法/ 70 第四節(jié) 決策樹(shù)算法/ 75 第五節(jié) 支持向量機(jī)算法/ 83 第六節(jié) 分類(lèi)算法評(píng)估/ 92 參考文獻(xiàn)/ 95 第四章 自然語(yǔ)言處理入門(mén)/ 97 第一節(jié) 自然語(yǔ)言處理的基本任務(wù)/ 97 第二節(jié) 分詞/ 103 第三節(jié) TF-IDF/ 116 第四節(jié) 文本相似度/ 121 參考文獻(xiàn)/ 134 第五章 集成算法/ 136 第一節(jié) 集成算法基本原理/ 136 第二節(jié) 隨機(jī)森林算法/ 139 第三節(jié) 梯度提升樹(shù)算法/ 146 第四節(jié) XGBoost算法/ 152 參考文獻(xiàn)/ 158 第六章 無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法/ 159 第一節(jié) 無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)簡(jiǎn)介/ 159 第二節(jié) 聚類(lèi)算法/ 161 第三節(jié) 降維算法/ 168 第四節(jié) LDA主題模型/ 175 參考文獻(xiàn)/ 191 第七章 深度學(xué)習(xí)算法/ 193 第一節(jié) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本原理與前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)/ 193 第二節(jié) 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)/ 207 第三節(jié) 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)/ 217 第四節(jié) Word2Vec詞嵌入算法/ 223 第五節(jié) 大語(yǔ)言模型簡(jiǎn)介/ 229 參考文獻(xiàn)/ 235 第八章 特征工程入門(mén)與實(shí)踐/ 237 第一節(jié) 特征工程簡(jiǎn)介/ 237 第二節(jié) 特征理解:探索性分析/ 238 第三節(jié) 特征增強(qiáng):清洗數(shù)據(jù)/ 244 第四節(jié) 特征構(gòu)造:生成新數(shù)據(jù)/ 261 第五節(jié) 特征選擇:篩選屬性/ 263 第六節(jié) 特征轉(zhuǎn)換:數(shù)據(jù)降維/ 270 參考文獻(xiàn)/ 272 第九章 機(jī)器學(xué)習(xí)與因果識(shí)別/ 273 第一節(jié) 機(jī)器學(xué)習(xí)助力因果識(shí)別的基本邏輯/ 273 第二節(jié) 更好識(shí)別和控制混淆因素/ 275 第三節(jié) 更好地構(gòu)建對(duì)照組/ 279 第四節(jié) 更好地識(shí)別異質(zhì)性因果效應(yīng)/ 287 第五節(jié) 更好地檢驗(yàn)因果關(guān)系的外部有效性/ 291 第六節(jié) 大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)對(duì)因果識(shí)別的沖擊/ 292 第七節(jié) 未來(lái)展望/ 295 參考文獻(xiàn)/ 296 第十章 機(jī)器學(xué)習(xí)與異質(zhì)性政策效應(yīng)分析/ 306 第一節(jié) 異質(zhì)性政策效應(yīng)評(píng)估的價(jià)值和傳統(tǒng)方法/ 306 第二節(jié) 傳統(tǒng)異質(zhì)性政策評(píng)估方法的問(wèn)題/ 311 第三節(jié) 機(jī)器學(xué)習(xí)在異質(zhì)性政策效應(yīng)評(píng)估中的應(yīng)用/ 315 第四節(jié) 機(jī)器學(xué)習(xí)的局限以及未來(lái)方向/ 324 參考文獻(xiàn)/ 330