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Couvre l'estimation, le rétrécissement et la pénalisation des statistiques pour la science des données, soulignant l'importance d'équilibrer le biais et la variance dans l'estimation des modèles.
Explore les modèles linéaires, la régression logistique, la descente en gradient et la régression logistique multi-classes avec des applications pratiques et des exemples.
Explore des méthodes robustes et résistantes dans des modèles linéaires, en soulignant l'importance de gérer les observations extrêmes et les implications de la robustesse dans les modèles de régression.
Introduit les bases de l'apprentissage supervisé, en mettant l'accent sur la régression logistique, la classification linéaire et la maximisation de la probabilité.
Couvre les variables instrumentales, abordant les problèmes d'endogénéité dans l'analyse de régression à travers des techniques d'estimation et des exemples pratiques.
