Explore l'utilitaire de variation moyenne, le choix optimal du portefeuille, les avantages de la diversification, les frontières efficaces et les actifs sans risque dans l'optimisation du portefeuille.
Explore l'évaluation des modèles avec K-Nearest Neighbor, couvrant la sélection optimale de k, les mesures de similarité et les mesures de performance pour les modèles de classification.
Explore l'économie financière, le choix du portefeuille à variance moyenne, l'évaluation des actifs, les frontières efficaces et l'impact de l'aversion au risque.
Couvre les modèles d'apprentissage statistique, la minimisation des risques et la minimisation empirique des risques avec des exemples d'estimateurs de probabilité maximale.
Examine les risques, les variations et l'incertitude en matière de réduction des risques de catastrophe au moyen de modèles de probabilité et de fonctions de perte.
Explore les modèles et les stratégies d'optimisation de portefeuille sous l'incertitude, en mettant l'accent sur des critères de décision tels que la valeur à risque et la variance moyenne fonctionnelle.
S'insère dans l'évaluation du modèle, couvrant la théorie, l'erreur de formation, l'erreur de prédiction, les méthodes de rééchantillonnage et les critères d'information.
