Introduit les bases de l'apprentissage supervisé, en mettant l'accent sur la régression logistique, la classification linéaire et la maximisation de la probabilité.
Couvre les bases de la régression linéaire, y compris l'OLS, l'hétéroskédasticité, l'autocorrélation, les variables instrumentales, l'estimation maximale de la probabilité, l'analyse des séries chronologiques et les conseils pratiques.
