作詩・作曲が挾間奉安、編曲が加藤正人の『陣屋の歌』という鎮秀の歌が作られている。
二宮修二氏（由布市文化財調査委員会委員長）と 佐藤末喜氏（挾間史談会事務局長）らによる研究も進んでいる。
関連項目.
鎮秀以外に奮戦したものとして
他にも数多くの大友家臣が奮戦している。
秋倉諒子
略歴.
農家のミカタ
藤井理行
人物・経歴.
勾配ブースティング
歴史.
簡単な紹介.
本節では、Li による勾配ブースティングの説明を紹介する。
または、同等に、
したがって、勾配ブースティングは勾配降下アルゴリズムに特化したものであり、これを一般化するには、異なる損失とその勾配を「プラグイン」する必要がある。
アルゴリズム.
残念ながら、任意損失関数に対して各ステップで最適な関数 を選択することは、一般に計算上実行不可能な最適化問題である。そのため、単純化されたバージョンにアプローチを限定する。
この最小化問題に最急降下法のステップを適用する。
勾配ツリーブースティング.
勾配ブースティングは通常、固定サイズの決定木（特にCART木）を基本学習者として使用する。フリードマンは、この特殊なケースに対して、各基本学習者の適合性を向上させる勾配ブースティング法の修正を提案している。
木のサイズ.
正則化.
トレーニングセットをフィットさせすぎると、モデルの汎化能力が低下してしまう。正則化と呼ばれるいくつかの手法は、フィッティング手順を制約することで、このオーバーフィッティングを軽減する。
収縮.
勾配ブースティング方法の重要な部分は、収縮による正則化であり、更新規則を次のように変更することである。
ただし、学習率が低いと反復回数が多くなり、学習時と検索時の計算時間が長くなる。
確率的勾配ブースティング.
また、バギングの場合と同様に、サブサンプリングでは、次の基本学習者の構築に使用されなかった観測値の予測を評価することで、予測性能の向上のアウトオブバッグエラーを定義できる。アウトオブバッグの推定値は、独立した検証データセットの必要性を回避するのに役立つが、実際の性能向上や最適な反復回数を過小評価することがよくある 。
葉の観察数.