逆天! 今年机器学习诺奖得主的引用量快破100万了！！！

主要观点总结

本文介绍了计量经济圈的相关内容，包括其社群特征、机器学习在经济学中的应用以及相关的书籍和文章推荐。主要讲述了计量经济圈的重要性和前沿趋势，以及如何积极参与社群交流探讨。

关键观点总结

关键观点1: 计量经济圈的重要性和特征

计量经济圈是一个热情互助、前沿趋势最多、社科资料和数据最多的社群。积极进取和有强烈研习激情的中青年学者可以在这里交流探讨，互相成就彼此。

关键观点2: 机器学习在经济学中的应用

机器学习在经济学研究中发挥着重要作用，为经济学研究提供了新方法和新思路。从Hopfield神经网络到Hinton的玻尔兹曼机，机器学习的发展推动了计量经济学的进步。

关键观点3: 相关书籍和文章推荐

本文推荐了一些关于机器学习和计量经济学的书籍和文章，包括经典教材和前沿研究的介绍，可以帮助读者深入了解相关领域的最新进展。

文章预览

凡是搞计量经济的，都关注这个号了 邮箱： econometrics666@126.com 所有计量经济圈方法论 丛的code程序 , 宏微观 数据库和各种软 件都放在社群里.欢迎到计量经济圈社群交流访问. *这引用量太恐怖，快100万被引量了。 2024年诺贝尔物理学奖授予了John Hopfield和Geoffrey Hinton，以表彰他们在通过人工神经网络实现机器学习的基础性发现和发明方面的杰出贡献。 那么，这两位AI世界中的教父到底做了啥开创性贡献呢？下面以一个经济学研究者能看得懂的方式讲一讲。 许多人已经体验过计算机在不同语言之间的翻译、图像识别，甚至进行流畅对话的能力。但可能鲜为人知的是，这些技术在研究领域也发挥着重要作用，尤其是在对海量数据进行分类和分析方面。在过去的十五到二十年里，机器学习技术经历了爆炸性的增长，这主要得益于一种名为人工神经网络的 ………………………………