【摘 要】
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机器学习以数据、文本、图片等现实经验信息为研究对象,通过计算机与人工智能相结合的算法进行深度挖掘,对经验现实进行建模与预测。因其对高维、复杂、大样本数据的模型选择和预测优势,应用于经济学研究,尤其是微观经济学、能源经济和金融市场领域。机器学习在数据发现与变量创造、预测、因果推断、政策评估、理论检验等领域有较好的应用,但其在经济学应用研究中的作用与局限是值得注意的问题。
【基金项目】
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北京市社会科学基金项目（13JGC072）； “十三五”时期北京市属高校高水平教师队伍建设支持计划阶段性研究成果；
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机器学习以数据、文本、图片等现实经验信息为研究对象,通过计算机与人工智能相结合的算法进行深度挖掘,对经验现实进行建模与预测。因其对高维、复杂、大样本数据的模型选择和预测优势,应用于经济学研究,尤其是微观经济学、能源经济和金融市场领域。机器学习在数据发现与变量创造、预测、因果推断、政策评估、理论检验等领域有较好的应用,但其在经济学应用研究中的作用与局限是值得注意的问题。
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