Educational Research

本文系统探讨了机器学习在金融数据挖掘中的理论基础、核心方法和实际应用。首先分析了金融数据的多维性、非线性和高噪声等特征，阐述了机器学习相比传统统计方法的优势。其次，深入研究了数据预处理、特征工程、核心算法应用以及时间序列预测等关键技术，重点介绍了SVM、随机森林、深度神经网络和LSTM等算法的应用。最后，通过信用风险评估、算法交易、反欺诈检测和智能投顾等案例分析，展示实践效果并进行前瞻性分析。研究表明，机器学习能有效提升金融数据挖掘的准确性和效率，但在模型解释性、实时处理和监管合规等方面仍面临挑战。