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Cette séance de cours porte sur l'apprentissage supervisé en économétrie financière, en mettant l'accent sur la régression linéaire et l'ajustement du modèle. Les sujets abordés comprennent les hypothèses des modèles linéaires, la formation des modèles, les résidus et les problèmes potentiels comme la non-linéarité, la corrélation des termes d'erreur et l'hétéroskédasticité. Il traite également des fonctions de base, de l'échange de biais-variance, des méthodes de sélection des sous-ensembles, de la validation croisée, des techniques de régularisation comme la régression des crêtes et le Lasso, et du concept de l'algorithme forestier aléatoire.