3ヶ月コースの際に参考となる文献

• ガウス過程と機械学習（線形回帰やガウス過程回帰の理論）
• 機械学習のエッセンス（基本的な線形代数・確率・プログラミング・スクラッチ実装）
• イラストで学ぶ機械学習（基本的な機械学習の手法がまとまった辞書的な本）
• 線形代数セミナー（線形代数・特異値分解）
• ベイズ推論による機械学習入門（ベイズ）
• 特徴量エンジニアリング（前処理）
• 先輩の博士論文（岩崎さん，大久保さんなど）
  • 修士論文は間違いが散見されるので，参考にしないこと！

古川先生の資料 https://github.com/furukawa-laboratory/three_months_course_2020/blob/master/Lecture_Core_technic_flab/Lecture_SOM/SOMtext.pdf

SOMの数式変数表 https://github.com/furukawa-laboratory/three_months_course_2020/blob/master/Lecture_Core_technic_flab/Lecture_SOM/SOM.pdf

過去の動画 https://scrapbox.io/furukawa-lab/%E5%A4%9A%E6%A7%98%E4%BD%93%E3%83%A2%E3%83%87%E3%83%AA%E3%83%B3%E3%82%B0%E5%85%A5%E9%96%80%E3%81%9D%E3%81%AE2%E3%83%BBSOM_~%E5%BA%A7%E5%AD%A6%E4%BC%9A5%E6%97%A5%E7%9B%AE~

Nadaraya-watosonがイメージできる https://cmbnur.com/?p=1181