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Category	Session	Resource
26-1 Introduction to Big Data	06-1 Descriptive Statistics	08 Hands On: Study Sessions
	06-1 Descriptive Statistics	07 Distribution Shape
	06-1 Descriptive Statistics	06 Covariance And Correlation
	06-1 Descriptive Statistics	05 Quartiles And Iqr
	06-1 Descriptive Statistics	04 Standard Scores
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26-1 시스템 설계 및 최적화	04-2 반복 최적화: 경사하강법과 뉴턴 방법	02 Newton And Stopping
	04-2 반복 최적화: 경사하강법과 뉴턴 방법	01 Gradient Descent
	04-1 제약 최적화 II: KKT	01 KKT Conditions
	03-2 제약 최적화 I: 라그랑주 승수법	02 Constraint Sensitivity
	03-2 제약 최적화 I: 라그랑주 승수법	01 Lagrange Method
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26-1 AI융합입문	07-1 분류 모델을 구축하고 데이터 판별하기	05 Evaluating Classification
	07-1 분류 모델을 구축하고 데이터 판별하기	04 Decision Trees
	07-1 분류 모델을 구축하고 데이터 판별하기	03 Multiclass Logistic Regression
	07-1 분류 모델을 구축하고 데이터 판별하기	02 Binary Logistic Regression
	07-1 분류 모델을 구축하고 데이터 판별하기	01 What Is Classification
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