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研究note_ITエンジニアの転職意思決定プロセスについて_vol.3「研究の結果、明らかになったこと」
「Pythonによる異常検知」を寄り道写経 ～ 第２章2.3節「非正規分布に基づく異常検知」局所外れ値因子法（LOF法）
「Pythonによる異常検知」を寄り道写経 ～ 第１章1.4節「教師なし学習－特徴抽出・クラスタリング・次元削減」
「数値シミュレーションで読み解く統計のしくみ」をPythonで写経 ～ 第２章2.1「言語の基礎」
「Pythonによる異常検知」を寄り道写経 ～ 第３章3.4節「機械学習による時系列データの解析」①多層パーセプトロン
「Pythonによる異常検知」を寄り道写経 ～ 第２章2.4節「高度な特徴抽出による異常検知」③主成分分析(PCA)
「LangChain完全入門」を寄り道写経で完全入門①LangChain概要・Model I/O
「数値シミュレーションで読み解く統計のしくみ」をPythonで写経 ～ 第１章「本書のねらい」
「数値シミュレーションで読み解く統計のしくみ」をPythonで写経 ～ 第３章3.2「確率変数の期待値と分散」
シリーズPython⑩ リッジ回帰を少々Pythonで～書籍「ガウス過程と機械学習」インスパイア
「Pythonではじめる異常検知入門」を寄り道写経 ～ 第８章「補足」Isolation Forestによる異常検知
シリーズPython⑨ はじめての統計的因果推論を少々Pythonで
「LangChain完全入門」を寄り道写経で完全入門②Retrieval
「LangChain完全入門」を寄り道写経で完全入門④AgentsとCallbacks
第18章「"覚えやすさ"の判断メカニズム」のベイズモデリングをPyMC Ver.5 で
第16章「消費者トレンドをつかまえろ」のベイズモデリングをPyMC Ver.5 で
「Pythonによる異常検知」を寄り道写経 ～ 第１章1.3節「教師あり学習－分類と回帰」
「Pythonではじめる異常検知入門」を寄り道写経 ～ 第２章「異常検知のデータサイエンス」
第19章「単一事例データへのマルチレベルモデルの適用」のベイズモデリングをPyMC Ver.5 で
