CFA二级备考中有一项机器学习知识，其中就有监督学习和非监督学习，这是如何理解呢？是不是我们日常所说的那个意思呢？今天跟着小编一起看看这个知识点！
监督学习可应用于回归和分类问题，回归和分类的区别在于输出的结果是连续变量还是分类变量。常见的回归算法有惩罚性回归算法，LASSO。
常用的分类算法有支持向量机（Support vector machine (SVM)）、近邻算法（K-nearest neighbor (KNN) 、分类回归树（Classification and Regression Tree (CART)），以及集成算法，集成算法为将多种不同的算法或模型集成到一起，将各个不同模型的结果放到一起，按模型结果的zui大值作为整个算法的结果，如Bootstrap Aggregating (Bagging)、随机森林（random forest）
非监督学习用于解决降维和聚类问题，降维是一种减少特征数量的方法，选出对结果影响zui大的特征。聚类问题就是把含相似特征的数据放到一起。
降维主要的算法是主成分分析（PCA）算法，聚类问题的算法包括k-means clustering、分层聚类hierarchical clustering、树状图Dendrograms。
所以，监督学习和非监督学习和我们日常所说的是不一样的哦！备考CFA二级比CFA一级是要难的，考试科目比重在考试的时候是不一样的，那2021年CFA二级科目比重是怎样呢？
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CFA二级考试科目权重：
职业伦理道德（Ethical and Professional Standards）10%-15%
定量分析（Quantitative Methods）5%-10%
经济学（Economics）5%-10%
财务报表分析（Financial Reporting and Analysis）10%-15%
公司理财（Corporate Finance）5%-10%
投资组合管理（Portfolio Management）10%-15%
权益投资（Equity Investments）10%-15%
固定权益投资（Fixed Income Investments）10%-15%
衍生品投资（Derivatives Investments）5%-10%
其他投资（Alternative Investments）5%-10%
今天的CFA二级知识点就分享到这里，如果你在备考中遇到难点的话，可以在线咨询！
