Séries chronologiques financières: modèles ARCH et GARCH
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Explorer la théorie principale de l'analyse des composants, les propriétés, les applications et les tests d'hypothèse dans les statistiques multivariées.
Introduit la régression linéaire, l'ajustement de la ligne de couverture, l'entraînement, les gradients et les fonctions multivariées, avec des exemples pratiques tels que l'achèvement du visage et la prédiction de l'âge.
Couvre l'analyse des composantes principales pour la réduction de dimensionnalité, en explorant ses applications, ses limites et l'importance de choisir les composantes appropriées.
Couvre l'analyse de régression pour les données de désassemblage à l'aide de la modélisation de régression linéaire, des transformations, des interprétations des coefficients et des modèles linéaires généralisés.
Explore la régression linéaire avec et sans covariables, couvrant des modèles capturés par des distributions indépendantes et des outils comme des sous-espaces et des projections orthogonales.
Introduit des modèles linéaires pour l'apprentissage supervisé, couvrant le suréquipement, la régularisation et les noyaux, avec des applications dans les tâches d'apprentissage automatique.
Couvre les modèles de données de comptage et la régression de Poisson, puis les transitions vers une analyse univariée des séries chronologiques pour la prévision des variables économiques.
Introduit une régression linéaire simple, les propriétés des résidus, la décomposition de la variance et le coefficient de détermination dans le contexte de la loi d'Okun.
Couvre la régression linéaire et logistique pour les tâches de régression et de classification, en mettant l'accent sur les fonctions de perte et la formation de modèle.
Couvre l'apprentissage supervisé en mettant l'accent sur la régression linéaire, y compris des sujets comme la classification numérique, la détection des pourriels et la prédiction de la vitesse du vent.
Couvre l'estimation paramétrique, la modélisation saisonnière, les méthodes Box-Jenkins, les calculs de variance et les mesures de dépendance dans l'analyse des séries chronologiques.
Explore les fondamentaux du traitement des signaux, y compris les signaux de temps discrets, la factorisation spectrale et les processus stochastiques.
Explore les modèles linéaires, la régression logistique, la descente en gradient et la régression logistique multi-classes avec des applications pratiques et des exemples.
Présente les principes fondamentaux de la régression dans l'apprentissage automatique, couvrant la logistique des cours, les concepts clés et l'importance des fonctions de perte dans l'évaluation des modèles.
