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[MIT] 데이터 사이언스 기초
Eric Grimson
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[MIT] 데이터 사이언스 기초
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[MIT] 데이터 사이언스 기초
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Chapter 2. Optimization Problems
Chapter 3. Graph-theoretic Models
Chapter 4. Stochastic Thinking
Chapter 5. Random Walks
Chapter 6. Monte Carlo Simulation
Chapter 7. Confidence Intervals
Chapter 8. Sampling and Standard Error
Chapter 9. Understanding Experimental Data (cont.)
Chapter 10. Understanding Experimental Data (cont.)
Chapter 11. Introduction to Machine Learning
Chapter 12. Clustering
Chapter 13. Classification
Chapter 14. Classification and Statistical Sins
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