Explore le sous-ajustement, le surajustement, les hyperparamètres, le compromis biais-variance et l'évaluation de modèle dans l'apprentissage automatique.
Explore les arbres de décision pour la classification, l'entropie, le gain d'information, l'encodage à chaud, l'optimisation de l'hyperparamètre et les forêts aléatoires.
Couvre la structure des marchés financiers, les participants, la dette publique, les gestionnaires d'actifs, la taille des marchés, les produits dérivés, les fréquences de négociation, les ordres et les rendements de portefeuille.
Discute des arbres de régression, des méthodes d'ensemble et de leurs applications dans la prévision des prix des voitures d'occasion et des rendements des stocks.
Explore l'arbitrage dans des modèles multipériodes, couvrant le trading dynamique, l'absence d'arbitrage, les stratégies de trading, les prix réduits et les martingales.
Couvre l'exploitation efficace des données grâce à des méthodes de clustering et à l'optimisation des rendements du marché à l'aide du clustering d'actifs.
Explore l'apprentissage supervisé en économétrie financière, couvrant la régression linéaire, l'ajustement du modèle, les problèmes potentiels, les fonctions de base, la sélection de sous-ensembles, la validation croisée, la régularisation et les forêts aléatoires.
Explore les paramètres de simulation hydroacoustique, la modélisation des oscillations de masse et les erreurs de validation dans les installations hydroélectriques.
Couvre le surajustement, la régularisation et la validation croisée dans l'apprentissage des machines, explorant le réglage des courbes polynômes, l'expansion des fonctionnalités, les fonctions du noyau et la sélection des modèles.
Plongez dans l'exécution algorithmique sur les marchés obligataires, en soulignant la transition vers le trading électronique et l'importance d'algorithmes efficaces.
Introduit des algorithmes ML non linéaires, couvrant le voisin le plus proche, k-NN, ajustement des courbes polynômes, complexité du modèle, surajustement, et régularisation.
