机器学习基本原理及其在因果识别中的潜在应用

来源:经济学院  字体:

主讲人:郭峰

时间:9月29日(周三)10:00

地 点:经济537

主讲人介绍

郭峰,上海财经大学公共经济与管理学院副教授、博士生导师。研究领域包括数字经济与数字金融、机器学习与大数据分析、公共经济学等范畴。在《经济研究》、《经济学季刊》、《管理世界》、 Journal of Economic Behavior & Organization 等中英文学术期刊上发表论文50余篇,在主流媒体发表经济时评90余篇,出版学术专著3部,参著数部。主持国家社科基金青年、上海市哲学社会科学规划项目、博士后科学基金面上项目等课题10余项。

内容提要

随着文本、图像等大数据在社会科学领域的广泛应用,机器学习方法已经成为社会科学研究者工具箱的重要组成。本讲座将在简要介绍机器学习原理和其在社会科学中的主要用途后,重点介绍机器学习对因果关系识别的可能价值:更好地识别和控制混淆因素、更好地构建对照组、更好地识别异质性因果效应,以及更好地检验因果关系的外部有效性,等等。同时也将简要讨论了在大数据和机器学习广泛应用下,因果关系识别面临的几个挑战。

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