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Explique la machine vectorielle de soutien et la régression logistique pour les tâches de classification, en mettant l'accent sur la maximisation de la marge et la minimisation des risques.
Explore le financement des entreprises, la dette, l'effet de levier et la structure du capital, en soulignant l'importance du ratio dette-capitaux propres et de la valeur de l'entreprise.
Explore les mesures de risque cohérentes et l'approche spectrale de l'aversion du risque, couvrant VaR, ES, la subadditivité, la convexité et la création de nouvelles mesures de risque.
Se penche sur les défis et les possibilités de l'apprentissage automatique dans la modélisation du risque de crédit, en comparant les modèles statistiques traditionnels avec les méthodes d'apprentissage automatique.
