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(Docceptor 머신러닝 2-1) 머신러닝에 필요한 확률 기초 - 랜덤 변수, 확률 분포, 조건부 확률, Bayes rule
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(Docceptor 머신러닝 4-1) Linear Regression 기초
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(Docceptor 머신러닝 5-1) 간단한 Logistic regression (MLE, cost function) 및 Python Practice
(Docceptor 머신러닝 5-2) Logistic regression의 고차원 데이터 및 multi-class 처리
(Docceptor 머신러닝 6) k-NN classification 및 python practice
(Docceptor 머신러닝 7-1) k-Means Clustering 및 EM algorithm 기초