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Introduit une estimation de vraisemblance maximale en économétrie, couvrant les principes, les propriétés, les applications et les tests de spécification.
Explore PCA et LDA pour la réduction de dimensionnalité linéaire dans les données, en mettant l'accent sur les techniques de clustering et de séparation de classe.
Explore les critères de convergence dans les algorithmes d'optimisation, en soulignant l'importance des conditions d'arrêt et de l'attention portée aux grandes valeurs.
