https://t.co/77xuvYcspI 読んでみて、単回帰・リッジ回帰・Lasso回帰・ロジスティック回帰・線形Support vector machine・それらの機械学習での立ち位置・損失関数、などの全体像のイメージがついた気がします。 今週末の統計検定の勉強は捗ってません

透析学会誌でここ数年で一番目を引いた症例報告⬇️ なんというか、、、こんな形の論文ってあるんだって衝撃を受けた。もはやセンター国語の小説読んでるみたい

Propensity score analysisの解説。 東大の康永先生が書いた解説論文無料で読めるんですね。コンパクトにまとまっているのでおススメです。 https://t.co/uTKIatTi9e

京大加嶋先生et al.のこの強化学習の解説はすばらしい。 https://t.co/jXLQHjFIKh 既存の強化学習の解説の大半は、たぶんゲームとかの応用が頭に入っている人はいいのかもしれないけど、ゲーマーじゃないおれには理解不能だった。こういう風にズバっと問題設定を言ってほしかった。さすが。

生存時間解析の機械学習モデルの評価指標として用いられる「C-index」について，日本語で分かりやすくまとめられている論文でとても助かりました！ Brierスコア，AUC，calibrationなどの評価指標の数式的な理解も深まるのでおすすめです〜 https://t.co/YpyOh4Opoi