Théorie de la décision bayésienne : utilité, risque et classification
Graph Chatbot
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Discute des arbres de décision et des forêts aléatoires, en se concentrant sur leur structure, leur optimisation et leur application dans les tâches de régression et de classification.
Explore le cadre de la théorie de la décision en théorie statistique, considérant les statistiques comme un jeu aléatoire avec des concepts clés tels que la recevabilité, les règles minimax et les règles Bayes.
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 la méthode d'analyse des modes de défaillance, en soulignant l'importance d'identifier les défaillances potentielles et son utilisation généralisée dans diverses industries.
Explore le risque et le rendement dans la finance, couvrant la performance des titres, les taux de rendement, la variance, la volatilité et la diversification du portefeuille.
