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データサイエンス
まえがき
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シラバス
はじめに
1
Python 入門
Math as Code
2
数
3
集合
4
関数
5
確率統計
6
線形代数
データ
7
代表値
8
データのばらつき
9
相関
10
可視化
回帰分析
11
単回帰分析
12
重回帰分析
13
モデルの精度
14
演習
最適化
15
最適化
16
勾配降下法
分類
17
ロジスティック回帰
機械学習
18
機械学習とは
最終プロジェクト
19
プロジェクト演習
Table of contents
私語
成績評価
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講義情報
講義名:社会システム
曜日:金曜日
時限:3時限目(13:20~15:00)
教室:西館 W305
担当教員:
劉 子昂
講義資料:
データサイエンス
私語
講義中の私語は厳禁です.
注意してもやめない場合は,減点を行います.
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