予測したい変数Yが[0,1]の2値のときに、Yが[1]になる確率P1を推定するモデル。教師あり学習の、分類問題に使用する。（i.g. ある顧客が商品を買うか買わないかを識別する。）

e.g. 2021年の賃貸物件のデータ（自作）|ID|家賃(円)|間取り|大きさ(㎡)|駅近|窓方角|築年数|竣工(年)||:-:|:-:|:-:|:-:|:-:|:-:|:-:|:-:|

固有値分解：Eigen Value Decomosition正方行列（m×n）を分解する際に用いる。

y = x^2cf.

線形代数 （Linear Algebra）線型空間と線型変換を中心とした理論を研究する代数学の一分野。 もう少し噛み砕いた言い方だと、行列の性質や扱い方を考えた学問と捉えても問題ない。基本的な線形代数は、機械学習を学ぶ際の必要最低限の知識。 機械学習では、PandasやNumpyで、データセット前処理として行列の演算などを行う。その際に「行列」の基本的な役割や扱い方の知識が必要。

特異値分解：Singular Value Decomosition正方行列（m×m）を分解する手法は固有値分解。じゃぁ、正方行列でない（m×n）行列の分解は？

e.g. 3個 以下 (≧)|1|2|❸|4|5|6|7||:-:|:-:|:-:|:-:|:-:|:-:|:-:|

|物的控除|人的控除||:-|:-||* 雑損控除 * 医療費控除 * 社会保険料控除 ・小規模企業共済等掛金控除 ・生命保険料控除 ・地震保険料控除・寄附金控除|・障害者控除・寡婦控除・ひとり親控除・勤労学生控除・配偶者控除・配偶者特別控除・扶養控除・基礎控除|

※ OSI参照モデルとは？TCP/IPとの違いを図解で解説 - アイティーエム↑ここ読めば一発！！！以下は、メモ

https://apps.ankiweb.net/ (公式)英単語や、プログラミング等、暗記したい項目を脳みそに長期保存することが科学的に設計されているアプリケーション。反復学習を機能的かつ、効率よく行える点が魅力的。

クラウドのマネージド DB が普及してくると、DB に携わるエンジニアに求められる要素も、少しずつ変化が出てきました。また最近では SRE になぞらえて、DB においても DBRE （Database Reliability Engineering）という考え方が登場してきました。DB に携わるエンジニアは、今後キャリアを含めどのようなことを押さえておけば良いのでしょうか？

No exerpt.

そもそもカードの違い{coming soon...}{coming soon...}

粒状性、つまり顆粒または粒子に存在する状態は、材料またはシステムが識別可能な部分で構成されている程度を指します。それは、より大きなエンティティが細分化される程度、またはより小さな区別できないエンティティのグループが一緒になってより大きな識別可能なエンティティになる程度のいずれかを指すことができます。ー Granularity - Wikipedia(英語)

データサイエンス協会が、データサイエンス初学者のための実践的な学習環境をGitHubに無料公開！

与えられたハイパーパラメータの候補の値の全パターンのモデル構築を行う手法。|メリット|デメリット|e.g.||:-|:-|:-|

アヤメの分類予測。住宅価格の回帰予測。

最近、データサイエンス業界で何かとトレンディーな Pyhotn。絶賛「カッケー！」と言いながら勉強している自分ですが、先日上司とお話しをしていて、

SQLでデータを分析するにあたり基礎的なウォーミングアップ。

BigQueryでSQLを書いていて繰り返し処理できたらいいのにと思っているのです。

SQLでデータを分析するにあたり基礎的なウォーミングアップ。

データの入り口から出口までの流れ（ちょいメモ）

様々な結合操作の一覧と参考集

PC内部で行われる処理機関について。（ちょいメモ）

参照渡し(浅いコピー:Shallow Copy): 同じ参照元からデータを渡される値渡し(深いコピー:Deep Copy): 参照元は別でデータを渡されるcf.