《机器学习与社会科学应用》 - 台灣·大書城 - 郭峰 - 上海财经大学出版社

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『簡體書』机器学习与社会科学应用

書城自編碼： 4000641
分類：簡體書→大陸圖書→教材→研究生/本科/专科教材
作者：郭峰
國際書號(ISBN)： 9787564243616
出版社：上海财经大学出版社
出版日期： 2024-06-01

頁數/字數： /
書度/開本： 16开釘裝：平装

售價：NT$ 296

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內容簡介：

本书是“新文科·新投资系列”的一本。本教材将主要介绍机器学习的基本原理，以及它们在社会科学中的应用。本书的定位是面向熟悉计量经济学、因果识别理论，但不熟悉机器学习的社会科学研究者。因此本书将更加侧重于以浅显直白的语言介绍机器学习的基本原理，并以文献综述、案例详解等方式，介绍机器学习各个算法在社会科学实证研究中的代表性应用。对于代码实操，本书也尽量选取了贴近社会科学研究者的案例，进行详细阐述。本书还以二维码的形式将相关的代码和具体应用呈现出来，供广大社会科学研究人员参考。

第一章机器学习基本原理与启示/ 1 第一节为什么需要学习机器学习/ 1 第二节机器学习的基本任务/ 5 第三节机器学习基本原理/ 9 第四节机器学习的应用与启示/ 18 参考文献/ 21 第二章经典回归算法/ 24 第一节 OLS回归算法/ 24 第二节岭回归算法/ 33 第三节 Lasso回归算法/ 41 第四节算法调参/ 49 参考文献/ 57 第三章经典分类算法/ 59 第一节分类算法简介/ 59 第二节 K近邻算法/ 61 第三节朴素贝叶斯算法/ 70 第四节决策树算法/ 75 第五节支持向量机算法/ 83 第六节分类算法评估/ 92 参考文献/ 95 第四章自然语言处理入门/ 97 第一节自然语言处理的基本任务/ 97 第二节分词/ 103 第三节 TF-IDF/ 116 第四节文本相似度/ 121 参考文献/ 134 第五章集成算法/ 136 第一节集成算法基本原理/ 136 第二节随机森林算法/ 139 第三节梯度提升树算法/ 146 第四节 XGBoost算法/ 152 参考文献/ 158 第六章无监督学习算法/ 159 第一节无监督学习简介/ 159 第二节聚类算法/ 161 第三节降维算法/ 168 第四节 LDA主题模型/ 175 参考文献/ 191 第七章深度学习算法/ 193 第一节神经网络基本原理与前馈神经网络/ 193 第二节卷积神经网络/ 207 第三节循环神经网络/ 217 第四节 Word2Vec词嵌入算法/ 223 第五节大语言模型简介/ 229 参考文献/ 235 第八章特征工程入门与实践/ 237 第一节特征工程简介/ 237 第二节特征理解：探索性分析/ 238 第三节特征增强：清洗数据/ 244 第四节特征构造：生成新数据/ 261 第五节特征选择：筛选属性/ 263 第六节特征转换：数据降维/ 270 参考文献/ 272 第九章机器学习与因果识别/ 273 第一节机器学习助力因果识别的基本逻辑/ 273 第二节更好识别和控制混淆因素/ 275 第三节更好地构建对照组/ 279 第四节更好地识别异质性因果效应/ 287 第五节更好地检验因果关系的外部有效性/ 291 第六节大数据和机器学习对因果识别的冲击/ 292 第七节未来展望/ 295 参考文献/ 296 第十章机器学习与异质性政策效应分析/ 306 第一节异质性政策效应评估的价值和传统方法/ 306 第二节传统异质性政策评估方法的问题/ 311 第三节机器学习在异质性政策效应评估中的应用/ 315 第四节机器学习的局限以及未来方向/ 324 参考文献/ 330

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