Couvre les modèles d'apprentissage statistique, la minimisation des risques et la minimisation empirique des risques avec des exemples d'estimateurs de probabilité maximale.
Explore l'estimation du maximum de vraisemblance dans les modèles linéaires, couvrant le bruit gaussien, l'estimation de la covariance et les machines vectorielles de support pour les problèmes de classification.
Explore l'aversion au risque, les fonctions utilitaires et la théorie de la tarification des actifs, y compris les modèles classiques et la fonction utilitaire Kreps-Porteus-Epstein-Zin.
