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丨掌握前沿方法，才能让你的论文脱颖而出
在当前的经管社科领域，一篇优秀的论文，其价值不仅在于深刻的理论洞见，更在于扎实、前沿的实证分析。你是否发现，顶级期刊中，单纯使用传统计量模型的论文比例正在下降，而融合了机器学习方法的研究正成为新的增长点？
数据显示，
-- 在《ManagementScience》、《Journal of Finance》等顶尖期刊上，应用机器学习技术的论文占比已从十年前的个位数，攀升至如今的近30%；
-- 《管理世界》全年录用文章里，带ML算法的比例从2020年的6%飙到32%；《经济研究》的实证论文中，至少使用一种预测模型的占比首次突破40%；
-- 在经济学顶刊中，使用机器学习方法的论文比例从2015年的3%飙升至2025年的34%.
审稿人不再问“为什么用ML”，而是问“为什么不用”。
从利用文本分析衡量政策不确定性，到通过预测模型评估企业信用风险，机器学习正在为我们打开一扇新的窗户，去发现更复杂的规律，提供更精准的预测。
对于每一位致力于学术创新的老师和同学而言，掌握机器学习已不再是一个“锦上添花”的选项，而是提升研究竞争力、产出创新性成果的必修课。
然而，理想很丰满，现实却常遇挑战：
---算法原理太复杂，看到公式推导就头疼，不知从何入手？
---代码实现门槛高，Python环境配置、库函数调用问题频出，调试过程耗费大量时间？
---理论与应用脱节，不清楚如何将机器学习模型巧妙地应用于自己的研究问题中？
面对这些痛点，是选择放弃，还是寻找一条高效、实用的捷径？
这个寒假，用4天时间，让你实现从“望而生畏”到“上手即用”的转变
JG学术培训联合国内顶尖高校博导陈老师精心打造的 「Python师资培训-AI辅助的机器学习与学术应用」 寒假班，正是为了帮助经管社科领域的师生快速跨越门槛，将机器学习转化为实实在在的科研生产力。
开课时间：2026年1月27—30日（四天）
授课安排：每天9:00-12:00, 14:00-17:00六小时授课+课后无限时答疑
授课方式：杭州现场班，同步在线直播；课后均提供录播回放
现场班：提供交通住宿指南及会场酒店住宿协议价，现场限30人~
特别设计的三重保障：
即学即用：每个算法配套经管领域真实案例
零基础上手：赠送15小时Python先导课，从零基础到能独立运行完整研究流程
持续支持：课程结束后，授课讲师继续提供代码调试和结果解读支持
学习既得：
本课程不追求大而全的理论灌输，而是聚焦于 “学完就能用，用了就见效” 的短期收益。我们承诺，通过四天高强度的系统学习，你将能：
1. 快速复现顶刊中的经典机器学习案例
课程不是空谈理论，每个算法都配有经管领域的经典应用场景。比如，学完逻辑回归，你就能动手构建一个员工流失风险预警模型；掌握随机森林，你就可以尝试复现多因子选股策略。课程结束时，你将积累一批可直接迁移到你自己论文中的“代码模板”和“分析框架”。
2. 让AI大模型成为你的7 * 24小时编程助教
你是否担心跟不上编程节奏？我们课程的独家亮点在于，全程教你如何利用AI大模型辅助学习与实操。从理解算法原理、自动生成Python代码、调试报错，到对结果进行解释和可视化，你将学会如何与AI高效协作，极大降低编程恐惧感，将精力聚焦于研究设计本身。
3. 获得一批可直接用于论文的“高颜值”图表和分析结果
课程强调实战输出。你将亲手操作包括上市公司欺诈预测、教育政策效果评估、股票价格预测、客户情感分析等8个以上完整案例。结课时，你收获的不仅是知识，更是一个包含代码、数据、图表和分析报告的“成果包”，为你的下一篇论文打下坚实基础。
4. 打通从传统计量到前沿因果推断的任督二脉
课程特别设置了因果推断模块（因果树、因果森林、双重机器学习），这是当前研究方法的前沿所在。你将学会如何利用这些新工具更科学地评估政策效果、广告投放收益等，让你的研究在方法论上更具说服力和创新性。
授课老师：
陈老师（国内顶尖高校博导），在机器学习与经管交叉应用领域经验丰富，善于将复杂知识讲得通俗易懂。北京大学博士，北京大学优秀博士后，机器学习与人工智能资深讲师。主要科研方向：数据分析、大数据处理、人工智能。发表SCI/EI学术论文100余篇，其中第一或通讯作者论文60余篇，授权国家发明专利20余项。主持国家自然科学基金面上项目，国家重点研发计划课题，国家自然科学基金青年项目及博士后基金等多个国家级和省部级项目。自然科学基金函评专家。IEEE、OSA会员，多个SCI期刊审稿人。
课程大纲：
一. 机器学习基础
1. 机器学习基本思想
2. 机器学习分类
3. 常用机器学习算法
4. 机器学习评价标准
5. 机器学习算法库介绍
二. 机器学习在学术中的典型应用
1. 机器学习与金融预测：提升对宏观经济走势、企业财务表现与市场波动的预测精度，应用于量化投资、信用评估与风险预警等领域
2. 机器学习与代理变量构造：从传统财务报表、交易记录到非结构化文本、图像等另类数据中提取更具经济意义和预测力的变量，用于建模和政策分析
3. 机器学习与因果推断：结合因果图模型、双重机器学习等技术手段，识别和评估政策干预、市场策略与企业行为的因果效应
4. 机器学习与时间序列分析：融合ARIMA、LSTM等方法，提升对收入、销售、库存、股价等经济变量的动态建模与预测能力，广泛应用于财务预算、战略决策与量化交易
5. 机器学习与异常检测与聚类：应用孤立森林识别企业交易、运营和财务数据中的异常行为，辅助反舞弊和合规检查；利用聚类分析客户结构、供应链分布或行业竞争格局，支持业务分层、差异化服务和战略定位
三. 大模型如何助力机器学习
1. 大模型在机器学习中的优势
2. 如何利用大模型辅助机器学习
1) 原理的理解
2) 数据标注：通过大模型的零样本或少样本能力
3) 特征获取：预训练嵌入
4) 端到端代码生成与Pipeline自动化
5) 模型结果的解释与理解
6) 错误诊断和生成改进建议
四. 大模型辅助的机器学习算法与实战
1. 大模型辅助特征生成与理解
1) 特征工程的基本概念
2) 特征处理
3) 特征选择
4) 特征转换
2. 线性回归与逻辑回归
1) 应用场景
2) 线性回归与逻辑回归
3. KNN与SVM
1) 应用场景
2) KNN算法原理
3) 支持向量机
4. 决策树与随机森林
1) 应用场景
2) 决策树
3) 随机森林与集成学习
5. 因果树与因果森林
1) 应用场景
2) 因果树
3) 因果森林
4) 双重机器学习
6. 贝叶斯与文本数据
1) 应用场景
2) 贝叶斯与文本数据
3) 大模型增强的贝叶斯建模
7. 孤立森林与聚类
1) 应用场景
2) 孤立森林
3) 聚类
8. 时间序列分析：ARIMA与LSTM
1) 应用场景
2) ARIMA
3) LSTM
2025年诺贝尔经济学奖得主Susan Athey指出："未来5年内，不懂机器学习的经济学者将像不会用Stata一样寸步难行"。
今年寒假，让论文自己“长”出机器学习 Section。
4 天，把审稿人最想看到的那段结果跑通，我们课堂里见。
咨询报名：
尹老师
电话：13321178792
QQ：42884447
WeChat：JGxueshu
提前解锁课程精华：
扫码预约，锁定JG学术培训直播间，深入剖析“大模型时代，机器学习在经管研究中的独特价值”：
1. “精度”与“因果”的权衡： 大模型长于预测和生成，但经典机器学习在可解释性、因果推断方面有独特优势。
2. 数据效率与计算成本： 对于许多经管问题，高质量的结构化数据是稀缺的，机器学习模型往往比大模型更具数据效率和成本效益。
3. 融合之道： 阐述如何将大模型的“智能”与经典机器学习的“严谨”相结合（正如课程特色），形成1+1>2的研究策略。
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