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# まとめたいこと

## 1. アルゴリズム名(ライブラリ名)
なんて呼ぶか、そしてなにで調べたらいいかわからないから。
### 1-2. ライブラリ一覧 (python/R)

## 2. ざっくりどういうことが出来るか
ex. 変数間同士の因果関係を見ることが出来る。(教師なし)

## 3. メリデメ
### メリット
* XXXXXXX
* XXXXXXX

### デメリット
* XXXXXXX
* XXXXXXX

## 4. input×output

## 5. 気を付けること
こういうデータには対応しづらいなど

## 6. どういうアルゴリズムか、なぜ(2)が出来るのか？<直感的な理解>
数式まではいらないが、

XXXXという仮定の下、
XXXXの分布間の差を見て、どちらが原因になるのかをXXXXXと推定する

## 7. チューニングが必要なパラメータとチューニングの仕方overview
ex. 全然上の流れと関係ないですが、解を探索するラーニングレートと
精度見ながら適当にチューニングみたいな

## 8. 参考資料
URL

*******
### 目的
1. 新しい手法の発見と研究のきっかけ
2. (1)の範疇でなくても、PMの為の参考資料として

### 頻度/納期
* 納期があるものではありませんが、大体2week~3weekに1ページというイメージです。
### Goal
* 特にGoalは定めていませんが、個数として平均3weekに1ページであれば

### その他
* 質問対応が起こりうるかも

### 今後
* 正直、我々Groupのデータとか中身や状況など深く知っていないとやりづらい案件が多く
時間もタイトなものが多いです。
このように関わってもらいながら先を考えたいのが正直なところです。

### 依頼
#### 基本
1. 線形回帰
2. ロジスティック回帰
3. k-means
4. 決定木
5. ニューラル

#### 応用
5. アンサンブル学習とは？ (フォーマット任せます)
6. リンケージとは？
8. xgboost
9. ngboost
10. lightgbm
11. BERT(言語処理)
12.