Explore l'apprentissage supervisé en économétrie financière, en mettant l'accent sur les algorithmes de classification comme Naive Bayes et la régression logistique.
Explore les modèles linéaires pour la classification, y compris la classification binaire, la régression logistique, les limites de décision et les machines vectorielles de support.
Explore les algorithmes de classification génératifs et discriminatifs, en mettant l'accent sur leurs applications et leurs différences dans les tâches d'apprentissage automatique.
Explore les fondamentaux de régression logistique, y compris les fonctions de coût, la régularisation et les limites de classification, avec des exemples pratiques utilisant scikit-learn.
