この授業では、プログラミングを学ぶことなく、データサイエンスと機械学習の基本を学びます。WekaやRapidMinerのようなソフトウェアを代わりに使用する予定です。授業は14回程度、1回90分程度の講義を予定しています。機械学習、モデル、可視化、評価方法などを学びます。
everybody loves reigen | animation meme | animatic
Хитрости в Hero Zero, незабранени от правилата на играта - baro bg4
МЕДУЗА ИЗ ШИРПА!!!!!!!!РЕАЛЬНО????
Easy low-risk heavy Strider flesh - The Cycle Frontier
БЛЕК МЕТАЛ в ДУБЛЯНАХ - репортаж каналу ГОРОБИНА
РОБОТА в ПОЛЬЩІ — репортаж каналу ГОРОБИНА
КАК УСТРАНИТЬ ТЕЧЬ В ПЛЁНОЧНОМ ВОДОЁМЕ
Як живуть РОСІЯНИ в УКРАЇНІ? - репортаж каналу ГОРОБИНА
Intro to Khan Academy Website
Nested Loop
installing swirl
using Rstudio Online in 30 seconds
answering questions on Runestone part1
completing assignment on Runestone and not started status
Register for Khan
Neural Network lecture part 2
Neural Network Lecture part 1
openBB Terminal Introduction
データサイエンス講義4
モデル、関数、および区分的に定義された関数の数学
データサイエンス講義2
データサイエンス講義3
Data Science Lecture 3 dataset issues and predicting the future with the future
DataSc1minus1
Khan signing up from students view
データサイエンス入門講座1
setup for translator
setup for trans3
Using Microsoft Translator
interview
conditional prob and independence and multiplication rule
Bayes Theorem