加拿大经济学会主席的"机器学习"课程可以学习了! 共计20份Slides直指ML前沿！

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加拿大皇后大学经济系James Mackinnon（詹姆斯·G. 麦金农）教授为研究生开设了一门《机器学习》课程。这位老爷爷非常厉害，曾经做过加拿大经济学会主席，在之前《世界前200名顶尖计量经济学家,计量经济圈首发》中位居第16位，也是Journal of Applied Econometrics期刊中各文章数据和代码存放服务器的建立者和维护者。

当然，他还写过两本计量经济学教科书，其中的《计量经济理论和方法》在国内高校经济系中备受推崇。

机器学习课程

本课程涵盖了许多通常被称为“机器学习”的统计方法。这些包括回归和分类的方法。课程主题包括非参数回归，具体为k-NN、核回归和样条曲线；正则化回归，具体为lasso、岭回归和弹性网；基于逻辑回归的方法；基于树的方法，例如，随机森林、装袋（bagging）和提升法（boosting）；支持向量机；神经网络。

学生将被期望了解所讨论方法的关键思想，并熟练使用其中的几种方法来分析实际数据集。将有三个实证任务和一个更实质性的实证项目。

该课程将大量使用本书，An Introduction to Statistical Learning with Applications in R",by Gareth James, Daniela Witten, Trevor Hastie, and Robert Tibshirani,Springer, 2013。

如果对机器学习方法感兴趣，可以前往James MacKinnon教授主页下载该套Slides，具体链接如下：http://qed.econ.queensu.ca/pub/faculty/mackinnon/econ882/

另外，为方便社群群友，已经在社群里上传有完整版Slides，可直接下载。

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Machine Learning

关于机器学习，参看1.机器学习之KNN分类算法介绍: Stata和R同步实现（附数据和代码），2.机器学习对经济学研究的影响研究进展综述，3.回顾与展望经济学研究中的机器学习，4.最新: 运用机器学习和合成控制法研究武汉封城对空气污染和健康的影响! 5.Top, 机器学习是一种应用的计量经济学方法, 不懂将来面临淘汰危险！6.Top前沿: 农业和应用经济学中的机器学习, 其与计量经济学的比较, 不读不懂你就out了！7.前沿: 机器学习在金融和能源经济领域的应用分类总结，8.机器学习方法出现在AER, JPE, QJE等顶刊上了！9.机器学习第一书, 数据挖掘, 推理和预测，10.从线性回归到机器学习, 一张图帮你文献综述，11.11种与机器学习相关的多元变量分析方法汇总，12.机器学习和大数据计量经济学, 你必须阅读一下这篇，13.机器学习与Econometrics的书籍推荐, 值得拥有的经典，14.机器学习在微观计量的应用最新趋势: 大数据和因果推断，15.R语言函数最全总结, 机器学习从这里出发，16.机器学习在微观计量的应用最新趋势: 回归模型，17.机器学习对计量经济学的影响, AEA年会独家报道，18.回归、分类与聚类：三大方向剖解机器学习算法的优缺点（附Python和R实现），19.关于机器学习的领悟与反思，20.机器学习，可异于数理统计，21.前沿: 比特币, 多少罪恶假汝之手? 机器学习测算加密货币资助的非法活动金额! 22.利用机器学习进行实证资产定价, 金融投资的前沿科学技术! 23.全面比较和概述运用机器学习模型进行时间序列预测的方法优劣！24.用合成控制法, 机器学习和面板数据模型开展政策评估的论文！25.更精确的因果效应识别: 基于机器学习的视角，26.一本最新因果推断书籍, 包括了机器学习因果推断方法, 学习主流和前沿方法，27.如何用机器学习在中国股市赚钱呢? 顶刊文章告诉你方法！28.机器学习和经济学, 技术革命正在改变经济社会和学术研究，29.世界计量经济学院士新作“大数据和机器学习对计量建模与统计推断的挑战与机遇”，30.机器学习已经与政策评估方法, 例如事件研究法结合起来识别政策因果效应了！31.重磅! 汉森教授又修订了风靡世界的“计量经济学”教材, 为博士生们增加了DID, RDD, 机器学习等全新内容！32.几张有趣的图片, 各种类型的经济学, 机器学习, 科学论文像什么样子？33.机器学习已经用于微观数据调查和构建指标了, 比较前沿！34.两诺奖得主谈计量经济学发展进化, 机器学习的影响, 如何合作推动新想法！35.前沿, 双重机器学习方法DML用于因果推断, 实现它的code是什么？

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