Mathematics For Data Science
I 10 migliori prodotti di novembre 2024
Ultimo aggiornamento:
29 novembre 2024
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No Bullshit Math for Data Science: Your Comprehensive, Short and Sharp Guide to the Mathematics of Data Science
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Mathematics of Intelligent Computing and Data Science: ICMICDS-2022, Kochi, India, September 15–17: 484
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Questa divertente rappresentazione grafica di una trama di scatola e baffi sarà il preferito per matematica, scienza, insegnanti e studenti di scienze dei dati.
Questo design spiritoso di Box and Beard Plot è ideale per gli scienziati dei dati, l'apprendimento automatico. esperti di apprendimento profondo e statistici generali. Indossa questo per far ridere i tuoi studenti e compagni nerd matematica.
Leggera, taglio classico, maniche con doppia cucitura e orlo inferiore
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Advances in Data Science: 26
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Materiale principale: 100% poliestere e pile corallo
Dimensioni: 90 x 120 cm
Super morbido e confortevole: questo tappeto moderno è tessuto a macchina con fondo antiscivolo in plastica traspirante per evitare che il tappeto scivoli. Il pile corallo super morbido, confortevole e delicato sulla pelle, non perde peli favorisce una sensazione incredibilmente morbida sotto i piedi. Garantisce sicurezza e buona per la salute.
Facile da pulire e asciugare rapidamente: forte assorbimento d'acqua, facile da pulire e praticamente non perde pelo. Facile da pulire e asciugare velocemente, molto resistente, antiscivolo e lavabile in lavatrice. Come tappeto portatile, è facile da portare fuori per scuotere lo sporco o aspirare con un aspirapolvere a bassa potenza. Metodo di lavaggio in lavatrice: lavare il tappeto in acqua fredda con ciclo delicato (delicato), poi stenderlo ad asciugare.
Multifunzione e occasione: 100% atossico e ipoallergenico e buono per la salute, il tappeto contemporaneo aggiunge il tocco moderno perfetto al tuo spazio. Il design senza tempo si distingue in qualsiasi stanza; adatto per decorare la casa, i bambini giocano, le donne yoga e gli animali domestici. Assicurarsi che sarà un favorito per molto tempo.
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Analysis of Longitudinal Data (Oxford Statistical Science): NCS P: 25
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