6.854

MIT 6.854 Spring1:15:09

MIT 6.854 Spring 2016 Lecture 25: Course Summary

MIT 6.854 Spring0:20:12

MIT 6.854 Spring 2016 Lecture 3 part 2

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MIT 6.854 Spring 2016 Lecture 4: Distinct Elements and Heavy Hitters

MIT 6.854 Spring1:11:36

MIT 6.854 Spring 2016 Lecture 24: Oblivious Subspace Embeddings

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MIT 6.854 Spring 2016 Lecture 20: Grothendieck's Inequality and the Lovasz Theta Function

MIT 6.854 Spring1:17:08

MIT 6.854 Spring 2016 Lecture 11: Strong Duality, Zero Sum Games and Complementary Slackness

MIT 6.854 Spring1:24:05

MIT 6.854 Spring 2016 Lecture 23: Smoothed Analysis

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MIT 6.854 Spring 2016 Lecture 8: Capacity Scaling and Min Cost Matching

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MIT 6.854 Spring 2016 Lecture 17: Multiplicative Weights and Zero Sum Games

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MIT 6.854 Spring 2016 Lecture 18: Applications of Multiplicative Weights

MIT 6.854 Spring1:20:51

MIT 6.854 Spring 2016 Lecture 6: Nearest Neighbor Search and LSH

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MIT 6.854 Spring 2016 Lecture 14: Rounding Linear Programming Relaxations

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6.854 Cycle

MIT 6.854 Spring1:19:15

MIT 6.854 Spring 2016 Lecture 9: Min Cost Flow, Goldberg-Tarjan

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MIT 6.854 Spring 2016 Lecture 21: Planted Clique and Random Matrix Theory

fogs_56f Cycle 6.8540:00:10

fogs_56f Cycle 6.854

Investopedia Academy -0:03:48

Investopedia Academy - Technical Analysis - Lesson 9.8 - Fibonacci Sequence - 6.854

MIT 6.854 Spring0:59:17

MIT 6.854 Spring 2016 Lecture 3: Consistent Hashing and Random Trees

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MIT 6.854 Spring 2016 Lecture 16: Interior Point Methods

Vergil, Aeneid 6.854-8920:03:57

Vergil, Aeneid 6.854-892 Brant

MIT 6.854 Spring1:14:11

MIT 6.854 Spring 2016 Lecture 15: Gradient Descent

MIT 6.854 Spring1:18:32

MIT 6.854 Spring 2016 Lecture 22: Compressed Sensing

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MIT 6.854 Spring 2016 Lecture 7: Flow Decomposition and Augmenting Paths

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MIT 6.854 Spring 2016 Lecture 10: Introduction to Linear Programming