機械学習一般、データマイニング - ちょこっとメモ＠Wiki

• 機械学習・データマイニング分野の概要　https://www.kamishima.net/archive/mldm-overview.pdf
• ネットワーク分析　Handbook of Graphs and Networks in People Analytics　https://ona-book.org/gitbook/
• バンディットアルゴリズム　https://qiita.com/birdwatcher/items/9560afeea61d14cff317
• 『インベンスルービン 統計的因果推論（上）』の8.10節をStanで再現する　https://zenn.dev/tokin_tokin/articles/54c02c7b64284c

需要予測

• 需要推定：Demand Estimation with Machine Learning and Model Combination　https://www.nber.org/papers/w20955-リスト
• 需要の食い合いを考慮した商品の購入数予測　https://tech.preferred.jp/ja/blog/demand-competition-sales-prediction/

正則化

• アルゴリズム2 線形モデル：https://nozma.github.io/ml_with_python_note/2-5-%E3%82%A2%E3%83%AB%E3%82%B4%E3%83%AA%E3%82%BA%E3%83%A02-%E7%B7%9A%E5%BD%A2%E3%83%A2%E3%83%87%E3%83%AB.html
• パラメータに制約があるベイズ推論 https://qiita.com/gen_nospare/items/c585c6e36b8c6e89a980

• 関数データに対する主成分分析 ～方法論の紹介とRによる実装～　https://speakerdeck.com/hidetoshimatsui/guan-shu-detanidui-suruzhu-cheng-fen-fen-xi-fang-fa-lun-noshao-jie-torniyorushi-zhuang?slide=2

• 基礎統計学　https://speakerdeck.com/brainpadpr/basic-of-statistics?slide=42

• ガウス過程力学モデルと主成分分析、ガウス過程潜在変数モデルを比較する https://qiita.com/meltyyyyy/items/f2e9f81354d1ed

その他

• VC次元について https://qiita.com/fuyu_quant/items/f94c51a00630deff2a80
• 機械学習のパラメータチューニングを「これでもか！」というくらい丁寧に解説 https://qiita.com/c60evaporator/items/ca7eb70e1508d2ba5359
• ydata_profilingを使ってみた｜chachamaru https://zenn.dev/welcomecat/articles/e740f5a1b1b73c