Explore l'apprentissage supervisé en économétrie financière, en mettant l'accent sur les algorithmes de classification comme Naive Bayes et la régression logistique.
Introduit une régression linéaire et logistique, couvrant les modèles paramétriques, la prédiction multi-sorties, la non-linéarité, la descente de gradient et les applications de classification.
Introduit l'apprentissage supervisé, couvrant la classification, la régression, l'optimisation des modèles, le surajustement, et les méthodes du noyau.
Discute des arbres de régression, des méthodes d'ensemble et de leurs applications dans la prévision des prix des voitures d'occasion et des rendements des stocks.
Explore la régression logistique, les fonctions de coût, la descente en gradient et la modélisation de probabilité à l'aide de la fonction sigmoïde logistique.
