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全部 评价与决策分析 预测与时间序列 数学统计与计量金融 机器学习（监督学习） 聚类与降维（无监督） 深度学习与时序网络 自然语言处理（NLP） 异常检测 优化与多目标（智能优化） 灰色系统与模糊理论 可解释性与 AutoML 工具类(可视化,公式识别)及工具箱 计算机CV类
具体的模型/算法可以归属于一类或多类别
No.055

RDD-回归不连续（RDD）

用于回归不连续设计（RDD），利用阈值附近样本评估政策、资格规则或干预措施的局部因果效应。

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No.056

RobustRegression-鲁棒回归

用于鲁棒回归，降低异常值和高影响点对回归估计的干扰，适合含离群观测的数据。

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No.057

SCM-合成控制法（Synthetic Control）

用于合成控制法（SCM），通过多个对照单位构造合成对照，评估政策或事件对单个处理对象的影响。

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No.058

STL_SSA-STL和SSA分解

用于 STL 季节趋势分解与 SSA 奇异谱分析，帮助提取时间序列的趋势、季节和噪声成分。

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No.059

VaR_CVaR-VaR和CVaR风险

用于计算 VaR 与 CVaR 风险指标，衡量给定置信水平下的潜在损失及尾部平均损失。

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No.060

VAR-向量自回归（VAR）

用于建立向量自回归（VAR）模型，分析多个时间序列之间的动态影响、滞后关系和联合预测。

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No.061

VECM-协整向量误差修正（VECM）

用于建立向量误差修正模型（VECM），分析存在协整关系的多变量时间序列的短期波动与长期均衡。

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No.062

BERT_Finetune-BERT 微调

用于文本分类，可对文本数据进行特征表示、训练或分析并输出相应结果，适合评论、问卷开放题和文档语料；具体模型参数与评价指标以软件界面为准。

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No.063

FastText-fastText 文本分类

用于文本分类，可对文本数据进行特征表示、训练或分析并输出相应结果，适合评论、问卷开放题和文档语料；具体模型参数与评价指标以软件界面为准。

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