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機器學習與社會科學應用

  • 作者：編者:郭峰|責編:顧丹鳳
  • 出版社：上海財大
  • ISBN：9787564243616
  • 出版日期：2024/07/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：337
人民幣：RMB 58 元      售價：元
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內容大鋼
    本教材主要介紹機器學習的基本原理，以及它們在社會科學中的應用。本書的定位是面向熟悉計量經濟學、因果識別理論，但不熟悉機器學習的社會科學研究者。因此本書更加側重於以淺顯直白的語言介紹機器學習的基本原理，並以文獻綜述、案例詳解等方式，介紹機器學習各個演算法在社會科學實證研究中的代表性應用。對於代碼實操，本書盡量選取了貼近社會科學研究者的案例，進行詳細闡述。
作者介紹
編者:郭峰|責編:顧丹鳳
    郭峰，經濟學博士、金融學博士后，現為上海財經大學公共經濟與管理學院投資系副教授、上海財經大學公共政策與治理研究院研究員，同時兼任北京大學數字金融研究中心特約研究員。曾任金融專業智庫上海新金融研究院專職研究員數年。研究領域廣泛分佈于政治經濟學、金融學和文獻計量學等學科。在《經濟研究》《經濟學季刊》《管理世界》《世界經濟》等中文權威期刊及英文SSCl期刊上發表論文10余篇，在其他中英文核心期刊上發表論文20余篇，在主流媒體發表經濟時評90余篇。主持國家社科基金青年項目、博士后科學基金面上項目各1項。主持或參與其他課題10余項。
目錄
第一章  機器學習基本原理與啟示
  第一節  為什麼需要學習機器學習
  第二節  機器學習的基本任務
  第三節  機器學習基本原理
  第四節  機器學習的應用與啟示
  參考文獻
第二章  經典回歸演算法
  第一節  OLS回歸演算法
  第二節  嶺回歸演算法
  第三節  Lasso回歸演算法
  第四節  演算法調參
  參考文獻
第三章  經典分類演算法
  第一節  分類演算法簡介
  第二節  K近鄰演算法
  第三節  樸素貝葉斯演算法
  第四節  決策樹演算法
  第五節  支持向量機演算法
  第六節  分類演算法評估
  參考文獻
第四章  自然語言處理入門
  第一節  自然語言處理的基本任務
  第二節  分詞
  第三節  TF-IDF
  第四節  文本相似度
  參考文獻
第五章  集成演算法
  第一節  集成演算法基本原理
  第二節  隨機森林演算法
  第三節  梯度提升樹演算法
  第四節  XGBoost演算法
  參考文獻
第六章  無監督學習演算法
  第一節  無監督學習簡介
  第二節  聚類演算法
  第三節  降維演算法
  第四節  LDA主題模型
  參考文獻
第七章  深度學習演算法
  第一節  神經網路基本原理與前饋神經網路
  第二節  卷積神經網路
  第三節  循環神經網路
  第四節  Word2Vec詞嵌入演算法
  第五節  大語言模型簡介
  參考文獻
第八章  特徵工程入門與實踐
  第一節  特徵工程簡介
  第二節  特徵理解：探索性分析
  第三節  特徵增強：清洗數據
  第四節  特徵構造：生成新數據

  第五節  特徵選擇：篩選屬性
  第六節  特徵轉換：數據降維
  參考文獻
第九章  機器學習與因果識別
  第一節  機器學習助力因果識別的基本邏輯
  第二節  更好識別和控制混淆因素
  第三節  更好地構建對照組
  第四節  更好地識別異質性因果效應
  第五節  更好地檢驗因果關係的外部有效性
  第六節  大數據和機器學習對因果識別的衝擊
  第七節  未來展望
  參考文獻
第十章  機器學習與異質性政策效應分析
  第一節  異質性政策效應評估的價值和傳統方法
  第二節  傳統異質性政策評估方法的問題
  第三節  機器學習在異質性政策效應評估中的應用
  第四節  機器學習的局限以及未來方向
  參考文獻

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