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Explore la théorie de la décomposition de la valeur singulière, les solutions de systèmes linéaires, les moindres carrés et les concepts d'ajustement des données.
Explore la technologie de microarray pour l'analyse des données génomiques, couvrant Affymetrix GeneChip Probe Arrays, le prétraitement des données, la normalisation, l'analyse de l'expression différentielle et les comparaisons de méthodes.
Explore les arbres de décision, l'ajustement excessif et la randomisation dans l'apprentissage supervisé, en soulignant l'importance de la gestion de la variance et de la sélection des fonctionnalités.
Explore les modèles linéaires, les surajustements et l'importance de l'expansion des fonctionnalités et ajoute plus de données pour réduire les surajustements.
Introduit les bases de l'apprentissage automatique, couvrant la classification supervisée, les limites de décision et l'ajustement de la courbe polynomiale.
Explore l'apprentissage supervisé en économétrie financière, couvrant la régression linéaire, l'ajustement du modèle, les problèmes potentiels, les fonctions de base, la sélection de sous-ensembles, la validation croisée, la régularisation et les forêts aléatoires.
