机器学习科普:如何让数据“自己说话”-新东方前途出国

留学顾问闫博

闫博

申请指导师

石家庄
  • 学历背景:211院校,加拿大海归,跨专业学习
  • 擅长专业:人文社科,商科,金融
  • 录取成果:哥大,康奈尔大学,南加大
从业年限
1-3
帮助人数
274
平均响应
15分钟

顾问服务

1对1定制 · 专业服务 · 官网保障

在线咨询 顾问在线解答疑问
电话咨询 电话高效沟通留学问题

    预约回电

    顾问将于15分钟内回电

    获取验证码
    立即预约
    您的位置: 首页>顾问中心>闫博>日志>机器学习科普:如何让数据“自己说话”

    欢迎向我提问

    *顾问预计24小时内解答,并通过短信方式通知您

    闫博

    闫博

    申请指导师

      获取验证码
      向TA提问

      温馨提示

      您当前咨询的顾问所在分公司为 石家庄 为您推荐就近分公司 - 的顾问

      继续向闫博提问 >
      预览结束
      填写信息下载完整版手册
      获取验证码
      一键解锁留学手册
      在线咨询
      免费评估
      留学评估助力院校申请
      获取验证码
      立即评估
      定制方案
      费用计算
      留学费用计算器
      电话咨询
      预约回电

      顾问将于15分钟内回电

      获取验证码
      立即预约
      咨询热线

      小语种欧亚留学
      400-650-0116

      输入验证码
      我们已向发送验证码短信
      查看短信并输入验证码

      验证码错误,请重新输入

      秒后可重新发送

      导航

      机器学习科普:如何让数据“自己说话”

      • 研究生
      • 专业介绍
      2025-12-19

      闫博美国中学,本科,研究生石家庄

      从业年限
      1-3
      帮助人数
      50
      平均响应
      15分钟内
      #向我咨询留学申请方案 咨询我

            近年来,“机器学习”几乎成为了科技和金融领域的热词。简单来说,机器学习是一类通过训练模型来识别数据模式的技术。与传统统计方法不同,它更强调让数据本身“告诉我们答案”,而不是完全依赖于事先设定的理论模型。

      为什么机器学习越来越受欢迎?

      随着计算能力提升和数据量激增,传统统计方法在面对海量数据时可能出现局限。例如,当样本量极大时,经典假设检验可能会变得失去意义——哪怕变量对现实影响不大,也可能显得“统计显著”。机器学习则提供了更灵活的模型设定,能捕捉到变量之间的非线性关系或复杂交互效应,这些是标准线性模型容易忽略的。

      机器学习与传统统计学的不同

      传统的计量经济学或统计建模通常基于某种经济或金融理论,分析师需要提前确定模型结构和包含的变量,然后通过算法估计参数和检验显著性。机器学习则更“开放”,它让数据决定哪些特征应纳入模型,分析师不必对特定假设进行检验。

      机器学习的主要类型

      1. 无监督学习(Unsupervised Learning)
        无监督学习不依赖标签或目标变量,而是尝试从数据中发现模式。例如,将客户交易行为进行聚类,找出不同类型的客户群体。在银行风控中,无监督学习可用来识别异常交易,为后续调查或反欺诈模型提供线索。

      2. 监督学习(Supervised Learning)
        监督学习依赖“已标注”的数据,主要用于预测任务:

        • 数值预测:预测房价、股市走势等。训练数据包括特征(如房屋面积、借款人收入)和对应标签(成交价格或违约状态)。

        • 分类任务:将观测对象划分类别。例如在信贷场景中,系统可根据借款人特征将其分类为“可授信”或“不可授信”。

      3. 强化学习(Reinforcement Learning)
        强化学习适合动态决策问题。模型通过试错不断优化策略,逐渐找到优化方案。在金融领域,它可用于:

        • 制定大宗股票交易的执行策略

        • 构建投资组合管理方案

        • 对衍生品组合进行动态对冲

      机器学习在金融与风险管理中的价值

      机器学习已渗透到金融决策的各个环节:从股票筛选、信用评分到欺诈检测,再到投资组合优化和风险对冲。与传统方法相比,它能够:

      • 处理海量数据,发现复杂模式

      • 识别潜在风险和异常行为

      • 提供更精准的预测和分类结果

      总之,机器学习不仅是一种技术工具,更是一种让数据“自己说话”的方法。随着技术不断发展,它在金融、医疗、交通、自动驾驶等领域的应用将越来越广泛,也将改变我们对风险管理和决策分析的方式。

      更多详情
      还有疑问?立即咨询专业顾问

      闫博

      1-3
      从业年限
      50
      帮助人数
      15分钟内
      平均响应
      在线咨询 顾问在线解答疑问
      电话咨询 电话高效沟通留学问题
      推荐阅读 换一换
      温馨提示

      您当前咨询的 闫博 顾问,所在分公司为 - ,已为您推荐就近分公司 - 的顾问。

      以下为-分公司顾问:

      继续向闫博提问
      输入验证码
      我们已向发送验证码短信
      查看短信并输入验证码

      验证码错误,请重新输入

      秒后可重新发送

      提交成功

      稍后会有顾问老师反馈评估结果