机器学习
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研究称机器学习可以预测市场行为
康奈尔(Cornell)根据该领域有史以来使用的最大数据集进行的最新研究表明，机器学习可以评估用于预测金融市场走势的数学工具的有效性。研究人员的模型还可以预测未来的市场走势，这是一项艰巨的任务，因为市场信息量巨大且波动性很大。
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“我们试图做的是利用机器学习技术的力量，不仅可以评估我们当前的方法和模型的运行状况，还可以帮助我们以一种没有机器学习就无法做到的方式扩展它们。” OHara，庄臣商学院的Robert W. Purcell管理教授。
OHara是7月7日发表在《金融研究评论》 -
机器学习在地震数据中揭示慢滑地震起源的特征
结合历史地震数据，使用机器学习模型的研究人员发现了明显的统计特征，这些特征标志着地震或GPS数据在构造板块中出现滑动之前几个月地壳中缓慢滑动破裂的形成阶段。考虑到慢滑事件和经典地震之间的相似性，这些独特的特征也可以帮助地球物理学家了解毁灭性更快的地震发生的时间。ENS和洛斯阿拉莫斯(Los Alamos)的计算地球物理学家Claudia Hulbert说：“ 机器学习模型发现，在慢滑周期即将结束时，数据快照上印有有关系统即将发生故障的基本信息。”国家实验室和研究的主要作者，今天发表
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