2018年度金子研オンラインサロンメンバー限定 データ化学工学研究室(金子研究室)成果報告会を終えて
1月29日 (火) に、金子研オンラインサロンメンバー限定のデータ化学工学研究室 (金子研究室) 成果報告会を行ってまいりました。最終的なプログラムは以下のとおりです。 === 金子研オンラインサロンメンバー限定 2018年度データ化学工学...
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2018年度「分離化学工学」の講義資料を(ほぼ)すべて公開します
2018年度の春学期において、「分離化学工学」の講義を行いました。ここでは、その講義資料の pdf ファイルを公開します。2017年度の講義資料も公開しましたが、2018年度版は資料をさらに改良してわかりやすくしたつもりです。参考になる方は...
2018年度「化学工学特論２」の講義資料を(ほぼ)すべて公開します
2018年度の秋学期において、大学院の 「化学工学特論２」 (先取り履修可能) の講義を行いました。内容としては、プログラミング・化学工学計算・化学や化学工学のデータの解析、といったところでしょうか。 ここでは、その講義資料の pdf ファ...
いろいろなオノマトペ(擬声語)を理解できる理由は具体化と抽象化にあり！この考え方は言葉の意味を説明するときにも使える！
お話しするとき、ついついオノマトペ (擬声語) を使ってしまう人も多いと思います。オノマトペは、くねくね とか ツルツル とか ほんわか とか、状態や感情などの本来は音にならないものを、言葉で模倣したものです。会話の中でよく出てきますよね。...
科研費や助成金やDC1などで採択されたときの申請書を公開します！
これまで科研費だけでなく、いろいろな財団からの助成金をいただき、研究を進めたり研究成果を発表したりしてまいりました。そのお陰様をもちまして、順風満帆に研究を進められております。感謝申し上げます。 研究を進めるためにお金が必要なことは、研究者...
モデルの推定性能を評価しても、その結果で最適化したら評価にならないので注意ですよ！
データ解析とか機械学習とかの話です。こちらの話と関連があります。 たとえば回帰分析で、最小二乗法による線形重回帰分析 (Ordinary Least Squares, OLS) をしたとします。 クロスバリデーションで外部データに対する O...
MATLAB に慣れた人が Python を始めるときの１１の注意点
この記事では、MATLAB にある程度慣れている人の中で、これから Python をはじめる人を対象としています。両方ともプログラミング言語で似ているところもあるため、0 から Python をはじめるよりは MATLAB を経験していたほ...
データ解析・機械学習をはじめたいとき、市販のソフトウェアを使うのがよいか、プログラミングを勉強するのがよいか、それぞれのメリット・デメリットを考える
手持ちのデータを解析したり、データを用いて機械学習したりしたいとき、大きく分けて２つの方法があります。 データ解析や機械学習ができるソフトウェアを用いる プログラミングを学び、データ解析や機械学習をする です。ソフトウェアは、「データ解析 ...
2018年度データ化学工学研究室(金子研究室)成果報告会をやります！
タイトルのとおりでして、金子研の学生たちが今年度に研究した成果を報告します。成果報告会と同じ週に応用化学科での四年生の卒業研究発表会がありまして、皆さん発表の完成度を上げていきますので、四年生もしっかりした発表になると思います。 成果報告会...
【失敗例】yの値を推定したいサンプルがモデルの適用範囲内に入るように変数選択と次元削減をすればいいのでは！？
これから書くことか過去の失敗例です。ご注意ください。 回帰モデルでもクラス分類モデルでも、あるデータセットに基づいてモデルが構築されたとします。そのモデルを用いて新しいサンプルの目的変数 y の値を推定するとき、新しいサンプルがモデル構築用...