主要观点总结
本文主要介绍计量经济圈的相关资源和活动，包括机器学习算法的对比解析、Python操作代码、计量经济圈社群的特征和提供的资源等。文章还提到了多个与机器学习、计量经济学相关的主题和文章链接。
关键观点总结
关键观点1: 计量经济圈介绍及资源提供
文章首先介绍了计量经济圈，提及该社群提供了宏微观数据库、各种软件以及code程序等资源。
关键观点2: 机器学习算法的对比解析
文章重点介绍了机器学习ML算法的对比解析，包括KNN分类算法、机器学习在经济学研究中的应用等，并提供了相关文章的链接。
关键观点3: 计量经济圈社群的特色和优势
文章提到了计量经济圈社群的多个特征，如热情互助、前沿趋势、社科资料和科研牛人最多等，并鼓励积极进取的中青年学者到社群交流探讨。
关键观点4: 机器学习与计量经济学的关系和发展趋势
文章最后强调了机器学习和计量经济学的相互影响和重要性，提到机器学习已经与政策评估方法结合，且顶级教材也增加了相关内容。
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 . 接着“ 普林斯顿大学机器学习的250页讲义, 看了后学机器学习变简单多了. ”，今天介绍一下18种机器学习ML算法对比解析, 及Python操作代码 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
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