上次我們說了說CFA一級考試中的Fintech知識點的學習，在CFA二級中還是要學習這些知識的，只是知識深度是有所加深的，在CFA二級中機器學習著重是重點，那二級中學習幾部分呢？共分為以下五個小節，接下來詳細的說說。

1 數據分析學的重點關注

這一節講解了數據分析學的六大重點，有助于后面機器學習的討論。

2 什么是機器學習？

這一節正式開始介紹什么是機器學習，主要講解了機器學習的定義以及它的三個組成元素TPE: Task, Performance measure and Experience.

3 機器學習的類型

這一節講解了機器學習的類型，主要分為Supervised learning(監督式學習)和Unsupervised learning(非監督式學習)。這也是CFA考試大綱中新增的三個知識點的其中一個，需要重點掌握這兩種類型的定義及特點。

4 機器學習算法

這一節主要講解了機器學習的算法，具體細分如下圖所示：

其中Penalized Regression、CART和Random Forests主要用于Supervised learning; Clustering Algorithms和Dimension Reduction主要用于Unsupervised learning; Neural Networks比較特殊，通常用于Supervised learning，但在reinforcement learning(which can be unsupervised)中也十分重要，所以處于中間位置。

5 監督式機器學習: 訓練

這一節主要講解了model training，從而幫助我們更好的理解機器學習以及model training跟其他一些多元線性回歸模型的區別。我們需要重點掌握Training的五大步驟，這也是新增的三個知識點中的重要一個。

所以2020年參加CFA二級考試的你，多看看這方面的知識，對你通過考試是有很大的幫助的！