강의목록 도움말

Data Science from MIT
- Chapter 1. Introduction and Optimization Problems
  
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  2019.01.21
  
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- Chapter 2. Optimization Problems
  
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  2018.12.03
  
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- Chapter 3. Graph-theoretic Models
  
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  2018.12.03
  
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- Chapter 4. Stochastic Thinking
  
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  2018.12.04
  
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- Chapter 5. Random Walks
  
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  2018.12.03
  
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- Chapter 6. Monte Carlo Simulation
  
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  2018.12.03
  
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- Chapter 7. Confidence Intervals
  
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  2018.12.10
  
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- Chapter 8. Sampling and Standard Error
  
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  2018.12.10
  
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- Chapter 9. Understanding Experimental Data (cont.)
  
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  2018.12.10
  
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- Chapter 10. Understanding Experimental Data (cont.)
  
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  2018.12.10
  
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- Chapter 11. Introduction to Machine Learning
  
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  2018.12.03
  
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- Chapter 12. Clustering
  
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  2018.12.03
  
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- Chapter 13. Classification
  
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  2018.12.03
  
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- Chapter 14. Classification and Statistical Sins
  
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  2018.12.03
  
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- Chapter 15. Statistical Sins and Wrap Up
  
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  2018.12.04
  
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