46. 机器学习的分支
2023年2月6日 977观看
风险模型与非寿险精算学
大学课程 / 经济管理 / 经济学
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1分布的基本概念03:56- 2连续随机变量分布 - 107:59
- 3连续随机变量分布 - 307:58
- 4离散随机变量分布08:58
- 5参数估计07:00
- 6拟合优度检验03:04
- 7混合分布03:33
- 8真题02:54
- 9分保协议07:24
- 10特定分布 - 105:34
- 11特定分布 - 305:32
- 12通货膨胀06:40
- 13参数估计04:09
- 14超额保单 &2.6 真题08:52
- 15承保风险的一般特征02:58
- 16短期保险合约建模08:05
- 17聚合风险模型 - 111:49
- 18聚合风险模型 - 311:54
- 19真题04:10
- 20比例和超额赔款再保险的总索赔分布 - 108:32
- 21比例和超额赔款再保险的总索赔分布 - 308:33
- 22个体风险模型08:02
- 23参数可变性/不确定性 - 110:39
- 24参数可变性/不确定性 - 310:38
- 25单变量时间序列的特点03:23
- 26平稳随机序列07:49
- 27时间序列的主要线性模型 - 111:35
- 28时间序列的主要线性模型 - 211:37
- 29时间序列的主要线性模型 - 311:34
- 30Copula的概念和性质 - 113:43
- 31Copula的概念和性质 - 313:47
- 32copula的构造 - 111:40
- 33copula的构造 - 311:40
- 34应用与拟合 - 108:34
- 35应用与拟合 - 308:32
- 36预测03:34
- 37多元时间序列模型06:36
- 38一些特殊的非平稳和非线性时间序列模型06:36
- 39广义极值分布 - 108:12
- 40广义极值分布 - 308:16
- 41区块极值法01:41
- 42广义极值分布的应用02:25
- 43广义帕累托分布 - 106:39
- 44广义帕累托分布 - 306:43
- 45机器学习概念04:09
- 46机器学习的分支06:34
- 47有监督学习应用 - 110:16
- 48有监督学习应用 - 310:14
- 49无监督学习应用 - 108:12
- 50无监督学习应用 - 308:09
- 51贝叶斯理论06:19
- 52先验分布和后验分布09:31
- 53损失函数 - 108:49
- 54损失函数 - 308:49
- 55真题03:35
- 56信度 - 105:26
- 57信度 - 305:23
- 58贝叶斯信度 - 110:12
- 59贝叶斯信度 - 310:19
- 60真题05:19
- 61经验贝叶斯信度理论：EBCT模型1 - 113:09
- 62经验贝叶斯信度理论：EBCT模型1 - 313:07
- 63经验贝叶斯信度理论：EBCT模型2 - 109:02
- 64经验贝叶斯信度理论：EBCT模型2 - 309:08
- 65真题09:03
- 66导论 - 106:59
- 67导论 - 306:58
- 68连接函数和线性预测子08:03
- 69模型估计 - 105:35
- 70模型估计 - 305:34
- 71&5 残差分析和模型拟合评估 - 108:36
- 72&5 残差分析和模型拟合评估 - 308:35
- 73损失进展法（进展因子）&14.2 通胀调整 - 112:36
- 74损失进展法（进展因子）&14.2 通胀调整 - 312:33
- 75案均赔款法&14.4 损失率法和B-F法&14.5 真题 - 107:50
- 76案均赔款法&14.4 损失率法和B-F法&14.5 真题 - 307:54
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