Explore les tests de spécification, l'apprentissage automatique, le surajustement, la régularisation, les tests de prédiction et la sélection de variables.
Explore diverses approches de régularisation, y compris la quasi-norme L0 et la méthode Lasso, en discutant de la sélection des variables et des algorithmes efficaces pour l'optimisation.
Explore l'intégration de l'apprentissage automatique dans des modèles à choix discrets, en soulignant l'importance des contraintes théoriques et des approches hybrides de modélisation.
Explore l'intégrité de la recherche, les considérations éthiques, l'inconduite académique comme le plagiat et les conséquences d'un comportement contraire à l'éthique dans le milieu universitaire.
Explorer l'analyse des composantes principales pour la réduction des dimensions des ensembles de données et ses implications pour les algorithmes d'apprentissage supervisés.
