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九州工業大学の[古川研究室](http://www.brain.kyutech.ac.jp/~furukawa/)です。

例年、弊研究室の新入生は入ってから3ヶ月間の新人研修があり、機械学習の主要なトピックと弊研究室の基盤技術SOM, SOM$^2$, TSOMを上級生の講義から学んできました。
時代が求めるスピードについていくために必要な基本技術・開発力を習得するため、今年度は [Workout_Report](https://github.com/furukawa-laboratory/workout_report_2019) を始動しました。Workoutの前半はオンライン上の機械学習の資料に取り組みGithub上で評価しあい、後半に基盤技術の講義をおこないます。

今年の新入生は活気にあふれ、忙しい中でも自分なりに考えながら課題に取り組み、そして、前半戦の集大成として学んだことをアウトプットする段階になりました。
ついでに、研究室全体でアウトプットして盛り上げようじゃないかということになりまして、Advent calendar ならぬ **Workout_calendar** として、7/16から夏休み前までの１ヶ月間、研究室持ちまわりで一人ずつ記事をアップロードしていきます。

この記事はそのWorkout calendarのまとめの記事です。(7/16現時点では未完成)


&nbsp;1日目: イントロダクション
&nbsp;2日目: 重回帰を用いた検定交差（クロスバリデーション）
&nbsp;3日目: Nadaraya-Watson推定 と k近傍法(1)
&nbsp;4日目: 線形回帰とユークリッド空間(仮タイトル)
&nbsp;5日目: 高次元空間中の正規分布は超球面状に分布する
&nbsp;6日目: 変分ベイズ法の解説
&nbsp;7日目: Nadaraya-Watson推定 と k近傍法(2)
&nbsp;8日目: クラスタリングとは！？スペクトルクラスタリングとk-means
&nbsp;9日目: Pytorchで勾配法
10日目:正準相関分析

新入生の記事!
11日目: SVMついて2クラス分類を中心に
12日目: 最尤推定，MAP推定を用いたパラメトリック回帰
13日目: 固有値、固有ベクトルの応用例
14日目: リッジ回帰
15日目: 
16日目: SVMについてカーネルトリックを中心に
17日目: ベイズ推定を用いたパラメトリック回帰
18日目: M(マッチョ)VAE
19日目: 3種類の基底関数によるベイズ線形回帰の実装
20日目:
21日目: kNNについて
22日目: 正規分布について勉強したことのまとめ
23日目: 確率的主成分分析(最尤法で実装)
24日目:
25日目:特異値分解&特異値削減について
