Explore la séparabilité linéaire dans les machines vectorielles de soutien, en se concentrant sur la séparation hyperplane et l'optimisation de la marge.
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.