Prédiction du lien : bords manquants et méthodes probabilistes
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Explore le pseudo-aléatoire dans les graphes en utilisant des valeurs propres et des polynômes, en soulignant l'importance des racines groupées et des entrelaceurs communs.
Explore l'apprentissage supervisé en matière de tarification des actifs, en mettant l'accent sur les défis de la prévision du rendement des actions et l'évaluation des modèles.
Couvre la décomposition des erreurs, la régression polynomiale et les voisins K les plus proches pour la modélisation flexible et les prédictions non linéaires.
