大家好，距离FRM只有38天了。
又到了【李斯克FM42.5】-闭着眼睛学FRM-Current Issues的开播时间。
即使只是个小小的电台节目，我们也希望你每一次打开都有新的惊喜。
所以在每一期，除了课程音频，我们还会加入论文的导读和思维导图跟大家分享。
如果你错过了第一期的电台节目，请搭电梯直达：
【李斯克FM42.5】闭着眼睛学FRM-金融热点｜2018最新季Vol.1
本期关键词：机器学习
”这篇论文相比上周的感觉更热点一些，以至于我去搜原文的时候发现这论文是14年写的时候还蛮惊讶的，可是转念一想，其实大数据啊，机器学习都不是这一两年才出现的热词，只不过这几年愈发被人重视起来。
如果你不追赶潮流，你很容易被浪潮拍死。
这篇论文的作者是Google首席经济学家，范里安。里面谈到传统的计量经济学其实更多应用在小数据，而随着分析大数据的需求日益凸显，我们需要用到机器学习。
传统数据分析主要可以细分为以下四个步骤：预测、概括、估计和假设检验。而机器学习主要是关注预测的。数据科学侧重预测和总结，也涉及数据处理、可视化等。
机器学习预测数据的目标主要有两个，一个是获取优质的样本外预测，一个是解决过度拟合问题（overfitting problem）。文章探讨了好几种可以解决过度拟合问题的方式。
少用复杂模型
将数据按traning、testing、validation分类
交叉验证
而机器学习的应用，范里安介绍了分类和回归树（CART方法）。里面用泰坦尼克幸存者分析作为例子，将船上乘客按舱位和年龄分析死亡率。里面提到一个观点是传统经济学主要是线性回归，所以对一些非线性关系无法做分析，如果用传统分析方法，年龄因素对于死亡率的影响是很低的，但是如果用CART方法，年龄是一个重要的影响因素。
除了CART方法，作者还介绍了剪枝算法，随机森林以及其他的方法（Bootstrap，Bagging，Boosting），这里就不一一赘述了。
最后，范里安认为计量经济学和机器学习有很多领域都有机会结合，比如计量经济学在因果分析取得的成果可以促进机器学习的分析，再比如大数据时代更应该关注的是模型的不确定性，用多个小模型做平均会优于选择单一模型去做分析。
此外，为了方便大家更好地跟上老师的音频，小编还特意画了思维导图。
以上就是我给大家盲听完做的导读，更详细的讲解可以听李老师的课程哦。
精彩内容都在音频里了。
希望大家学Current Issues也像学Ethics那样轻松愉快。
让李老师带着你，你们带着耳朵。
公车上，地铁上，出租车上，上班通勤时间闭着眼睛学Current Issues。
好了，第一期让我们来了解
Vol.2 Big Data:New Tricks for Econometrics
(由于微信的限制，只能放一个不超过30min音频，我们把完整版的音频放到了喜马拉雅上，扫码找到【2018-Vol.2】就可以收听，想一边听一边看文章，可以在聊天中置顶哈。）
听完了？意犹未尽怎么办？
以后每周三，准时早上11点30放送FRM Current Issues课程。
闭着眼睛学FRM的栏目一共会更新7期内容，每逢周三更新一期。（Vol.0主要是介绍总体框架的）
希望调速的人，喜马拉雅也同步上线了噢。（1.25x 1.5x 2.0x可选）搜索关键词【李斯克FM42.5】即可。（这是专辑名）
觉得有用的人请一定要马上转发给你的考友们，让更多人享受到这一福利。
为了你们我们男神女神都出动了。哈哈哈。喜欢本栏目记得点个👍再走哦。
还有人问论文在哪找，如果还没找的，小编已经从网上搜索下载到了。有需要的可以连同思维导图的高清版在公众号后台回复【FM42.5】获取网盘链接。
品职的学员可以选择直接在app里收听课程，也可以跟着我们的喜马拉雅FM42.5利用零碎时间学习。（想报班的回复 【FM42.5】可以获得优惠码和报班详情，现在经典题冲刺班还可以带你飞。）
