查看原文
其他

机器学习 | 经济学中的数据科学:机器学习与深度学习方法

数据Seminar 2022-12-31

本文转载自公众号专知


这篇论文提供了在新兴经济应用的数据科学的最新进展的全面的最先进的综述。在深度学习模型、混合深度学习模型、混合机器学习和集成模型四个单独的类别上对新的数据科学方法进行了分析。应用领域包括广泛而多样的经济学研究,从股票市场、市场营销和电子商务到企业银行和加密货币。Prisma方法是一种系统的文献综述方法,以确保调查的质量。研究结果表明,这种趋势是随着混合模型的发展而发展的,它的表现优于其他学习算法。进一步预计,这一趋势将向复杂的混合深度学习模型的进化靠拢。
公众号对话框内发送关键词“20210123”,即可获取PDF版本







点击阅读原文进入CCAD数据库



·END·


星标⭐我们不迷路!

想要文章及时到,文末“在看”少不了!


点击搜索你感兴趣的内容吧


往期推荐


推荐 | 保罗·克鲁格曼:我的工作方法

好享学 | 祖师爷敲门教你可视化基础:图形与符号

数据分享 | 2020年《JEEM》中国相关文章数据来源汇总(含年鉴资源)

统计计量 | 刘西川: 变量及指标选取应该注意的几个方面

报告分享丨亚开行2020年亚洲发展展望(ADO) :亚太地区人民的健康状况对该地区经济影响几何?

软件应用 | 科研利器:EndNote入门指南

好享学丨如何用数据讲故事?只需五步轻松掌握







数据Seminar




这里是大数据、分析技术与学术研究的三叉路口



文 | 专知

推荐 | 谈佳辉



    欢迎扫描👇二维码添加关注    

点击下方“阅读全文”了解更多

您可能也对以下帖子感兴趣

文章有问题?点此查看未经处理的缓存