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风险模型与非寿险精算
第32任务： 9-1 机器学习概念
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任务列表
第1任务： 1-1 连续变量随机分布_batch
第2任务： 1-2 离散随机变量分布_batch
第3任务： 1-3 估计
第4任务： 1-4 拟合优度检验
第5任务： 1-5 混合分布_batch
第6任务： 1-6 真题
第7任务： 2.1_batch_batch
第8任务： 2-2 特殊分布_x264_batch
第9任务： 2.3_batch_batch
第10任务： 2.4_batch_batch
第11任务： 2.5和2.6_batch
第12任务： 3.1_batch_batch
第13任务： 3.2_batch_batch
第14任务： 3.3_batch_batch
第15任务： 3.4_batch_batch
第16任务： 4-1 比例和超额赔款再保险的总索赔分布
第17任务： 4-2 个体风险模型
第18任务： 4-3 参数可变性不确定性
第19任务： 5-1 Copula的概念和性质
第20任务： 5-2 copula的构造
第21任务： 5-3 应用与拟合
第22任务： 6-1 广义极值分布
第23任务： 6-2 区块极值法
第24任务： 6-3 广义极值分布的应用
第25任务： 6-4 广义帕累托分布
第26任务： 7-1 单变量时间序列的特点
第27任务： 7-2 平稳时间序列
第28任务： 7-3时间序列的主要线性模型
第29任务： 8-1 趋势和季节性
第30任务： 8-2 时间序列分析2
第31任务： 8-3 用Box-Jenkins法拟合时间序列模型
第32任务： 9-1 机器学习概念
第33任务： 9-2 有监督学习应用
第34任务： 9-3 无监督学习应用
第35任务： 10-1 贝叶斯理论
第36任务： 10-2 先验分布和后验分布
第37任务： 10-3 损失函数
第38任务： 11-1 信度理论
第39任务： 11-2 贝叶斯信度
第40任务： 11-3 真题
第41任务： 12-1 经验贝叶斯信度理论
第42任务： 12-2 EBCT模型2
第43任务： 12-3 真题
第44任务： 13-1 指数分布族
第45任务： 13-2 链接函数和线性预测子
第46任务： 13-3 模型估计
第47任务： 13-4 残差分析和模型拟合评估
第48任务： 14-1 损失进展法
第49任务： 14-2 案均赔偿法定
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