찹쓰 골라먹는 데이터 과학

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[딥하지 않은 머신러닝 002] 아주아주 기초 교양으로서의 회귀분석
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[딥하지 않은 딥러닝 002] 우리는 왜 데이터를 벡터로 만들까?
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[딥하지 않은 머신러닝 001] 선형회귀분석을 가장 빠르게 훑는 영상
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[딥하지 않은 확률통계 001] 이 용어들 모르면 통계 시작 못 합니다 (1/4)
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무(無)에서 데이터프레임 만드는 방법
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[딥하지 않은 확률통계 014] t-분포를 이용해가지고 + 평균 1개에 대해 추정하기
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[딥하지 않은 확률통계 017] 분산분석은 분산에 대한 검정이 아닙니다
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데이터프레임 생성되는 원리 3분 깔끔 정리
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[딥하지 않은 딥러닝 003] 딥러닝은 압축기다
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[딥하지 않은 확률통계 005] 정규분포가 뭔지 설명할 수 있는 사람
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[딥하지 않은 확률통계 016] t-분포를 이용해서 쌍둥이를 비교 검정하는 방법
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[딥하지 않은 딥러닝 007] 인공지능 모델을 학습하는 방법
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[딥하지 않은 확률통계 003] 이 그래프들 모르면 시각화 못 합니다 (3/4)
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행 셀렉팅 loc와 iloc 차이점 4분만에 이해 끝
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[딥하지 않은 확률통계 013] p-value 이해 안 가서 앓고 있을 때 보는 영상 (가설검정 3/3)
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[딥하지 않은 확률통계 015] t-분포를 이용해서 2개 그룹 비교하기
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