摘要
本文以机器学习技术为基础，探讨了如何将其应用于金融风险管理领域。首先，介绍了机器学习的基本概念和原理，阐述了其在金融领域中的应用前景和特点。其次，分析了当前金融风险管理领域面临的挑战和问题，着重探讨了机器学习在解决这些问题上的优势和局限性。最后，设计了一套基于机器学习的金融风险管理框架，并通过实证分析进行了验证，结果表明该框架具有较高的预测准确性和适应性。
关键词：机器学习；金融风险管理；预测模型
目录
摘要 1
引言 1
1.机器学习（Learning technology）的基础知识和理论 2
1.1机器学习（机器学习）的产生和发展 2
1.2 机器学习（机器学习）的基础知识及其分类 3
1.3 机器学习的理论基础 3
2.用于财务风险管理的机器学习问题 4
2.1财务风险管理的基本概念与分类 4
2.2机器学习在财务风险管理中的优势与局限 5
2.3应用机器学习进行财务风险管理的局限与挑战 5
3.以机器学习为基础的财务风险管理对策 6
3.1数据预处理与特征选取 6
3.2资料模型化及培训 7
3.3 控制和管理风险 7
4.结论 8
参考文献 9
