主要观点总结
本文介绍了两个经济金融研讨班视频课程：《机器学习经济金融论文复现研讨班》和《计量经济论文复现研讨班》。这两个课程分别关注机器学习和计量经济学在经济金融领域的应用，提供对算法模型的详细解析以及论文写作的应用场景。课程主讲人为金缦博士，具有深厚的学术背景和实战经验。
关键观点总结
关键观点1: 课程一：《机器学习经济金融论文复现研讨班》介绍
该课程涵盖机器学习的多个经典模型，并通过论文解读和程序推演，详细解析每个算法模型在论文写作中的原理和应用场景。金博士将以简洁明了的方式，帮助学习者快速掌握各种机器学习算法。此外，课程还重点介绍机器学习在不同经济学、金融学科研领域的发文渠道和文章范式。
关键观点2: 课程二：《计量经济论文复现研讨班》介绍
该课程精选了顶尖金融论文，逐步讲解其核心计量经济模型和算法。课程从基础知识入手，深入讲解计量经济学的核心概念和前沿理论，并涵盖计量经济学模型的实际应用。此外，课程还提供了丰富的补充阅读材料和详细的论文解析，助力学习者在学术道路上不断进步。
关键观点3: 主讲人简介
金缦博士是南京大学商学院理论经济学博士后、中国社科院经济研究所博士，具有10余年的国央企金融集团总部及高管工作经验。她的研究方向是金融衍生品和资本定价模型。
文章预览
唧唧堂两个精品 研讨班视频课，值得每位 经济金融学研究人拥有哦！ 课程一 《机器学习经济金融论文复现研讨班》 在当今科技快速发展的时代，机器学习已经成为了许多领域的核心技术，无论是资本定价、经济因素分析亦或是经济模型构建，机器学习都扮演着重要的角色。特别是在经济和金融的学术界越来越卷的发文难度面前，机器学习将可能是外审专家更感兴趣的部分。 想要了解更多关于机器学习算法模型在经济学、金融学方面的科研应用知识？那么本次的《机器学习经济金融论文复现研讨班》专栏将是你的不二选择。 多样化的算法模型 本次的机器学习经济金融论文研讨班专栏将 涵盖机器学习的几大经典模型：线性回归（半参数）、逻辑回归、朴素贝叶斯、支持向量机、决策树、神经网络、K近邻算法、Adaboost、马尔可夫
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