神经-1/在建筑经济管理中的应用？金融经济学领域中使用的统计方法金融包括:描述性统计；线性回归和非线性回归方法及相关参数的检验；多元统计方法(包括聚类分析、主成分分析、因子分析、典型相关分析)；非参数估计；计量经济模型；时间序列和参数检验；协整；单积分理论；极值理论；信封分析理论；神经 网络 分析;状态空间模式；向量自回归模型(VAR)；CQF量化金融 分析老师如何高效备考 。
1、matlab体会Matlab的优点和特点(1)友好的工作平台和编程环境Matlab由一系列工具组成 。这些工具方便用户使用MATLAB的函数和文件，其中很多工具使用图形用户界面 。包括MATLAB桌面和命令窗口、历史命令窗口、编辑器和调试器、路径搜索和供用户浏览帮助、工作区和文件的浏览器 。随着MATLAB的商业化和软件本身的不断升级 ， MATLAB的用户界面越来越精致，更接近Windows的标准界面，人机交互性更强 ， 操作更简单 。
简单的编程环境提供了一个比较完整的调试系统 ， 程序不需要编译就可以直接运行 ， 并且可以及时上报错误及错误原因分析 。(2)简单易用的编程语言Matlab是一种高级的矩阵/数组语言 ， 包括控制语句、函数、数据结构、输入输出、面向对象的编程特性 。用户可以将输入语句与命令窗口中的执行命令同步 ， 也可以在一起运行之前编写一个大型复杂的应用程序(M文件) 。
2、一文看懂卷积 神经 网络-CNN(基本原理 独特价值 实际应用在CNN出现之前，图像是人工智能的难题，原因有二:图像需要处理的数据量太大，导致成本高，效率低 。图像在数字化过程中很难保留其原始特征，导致图像处理的精度较低 。这里有两个问题需要详细说明:图像是由像素组成的，每个像素又是由颜色组成的 。现在任何图片都是1000×1000像素以上，每个像素都有RGB3参数来表示颜色信息 。
【神经网络金融分析,spss神经网络分析】1000×1000×33 ， 000，000这么大的数据量处理起来非常耗费资源，而且只是一张不太大的图！卷积神经网络-CNN解决的第一个问题是“简化复杂问题”，将大量参数缩减为少量参数后再进行处理 。更重要的是，在大多数场景下，降维不会影响结果 。比如一张1000像素的图片缩小到200像素，并不影响肉眼识别图片中是猫还是狗 ， 机器也一样 。
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