该课程将涵盖机器学习（ML）技术，并考虑其对经验经济学的应用。课程工作将包括编码练习，因此强烈建议您进行一些以前的编程经验。尽管学生可以使用他们喜欢的任何语言进行作业，但解决方案将在R中提供。
虽然ML通常与预测有关，但ML方法可以适应因果推断问题和结构经济参数的估计。我们将涵盖的技术包括惩罚回归，基于树的方法和深度学习。一些重要的应用包括估计异构治疗效果，高维混杂下平均治疗效果的估计以及仪器变量的估计。
掌握机器学习技术：学生将学习机器学习（ML）技术的基本原理和应用。他们将了解机器学习在经验经济学中的应用，并能够应用不同的机器学习算法来解决实际问题。
编程能力提升：课程包括编码练习，因此学生将有机会提升他们的编程能力。虽然可以使用任何编程语言进行作业，但课程会提供R语言的解决方案，因此学生也将有机会加强他们在R语言中的编程技能。
应用于因果推断和参数估计：尽管机器学习通常与预测相关，但它也可用于因果推断问题和结构经济参数的估计。学生将学习如何利用机器学习方法来进行因果推断和估计经济参数。
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