老師，基礎(chǔ)班講義第四頁寫著：The ledger is shared among distrusting participants; no one has control. 這句話是不是詞寫錯(cuò)了？ 是distributing嗎？因?yàn)閰^(qū)塊鏈?zhǔn)欠植际降?，而distrusting是不信任的。
老師.，第一個(gè)說法中，machine learning其實(shí)包含了有監(jiān)督和無監(jiān)督學(xué)習(xí)吧？這里的說法是金融機(jī)構(gòu)更適合于機(jī)器學(xué)習(xí)中的無監(jiān)督學(xué)習(xí)而不是有監(jiān)督學(xué)習(xí)？
Random forecast include regression? Not only tree？
講義上on the demand side有一個(gè)improvement in hardware. 更快的處理器 也是硬件進(jìn)步吧 而且供需沒來就不能分開 本來就是相輔相承的 請(qǐng)問這里怎么理解
為什么staff 在reduce burden on firms方面存在pressure呀？不應(yīng)該是硅谷銀行的burden增加了嘛？為什么要reduce呀？
MRA是什么呀
看了Machine Learning 課程，感覺很虛無。 請(qǐng)問老師current issue溫習(xí)策略該如何？這課題看似不能死記硬背？還是了解一下即可？
沒看懂誒
risk premium cds小于risk premium bond的話，cds的債券價(jià)格應(yīng)該是比bond的高吧？這兒為什么是cheap呢
講義上不是說AI和ML互相不包括，又互相有一部分重疊？還特地畫了張圖，這里怎么變成子集了？藍(lán)色部分
講義中bagging的解釋是a model is run thousands of times,each on a different subsample of the dataset,average all the runs.看意思是模型一樣，訓(xùn)練數(shù)據(jù)不一樣，然后結(jié)果平均。怎么老師講的是模型不一樣然后求平均？
老師，第10題的這幾個(gè)概念我還是好混亂，周老師在基礎(chǔ)班第二節(jié)課的第25分鐘講的這個(gè)知識(shí)點(diǎn)與在百題里講的好像不一致，我完全被搞懵了
1:59:55的時(shí)候，avoiding discremination 翻譯是避免歧視，這是一個(gè)缺點(diǎn)嗎？避免歧視不是好事嘛？再說
這個(gè)題講一下沒明白
老師，CD沒明白啊，narrow spread，對(duì)于借款人利息支付少了，那不是正向影響利好么
程寶問答
金程問答