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本を書いていて思ったこと

ここ 2,3 ヶ月、本を書いていまして、先週に脱稿しました。内容のキーワードとしては、 Python 初学者 データ解析 機械学習 分子設計 材料設計 ソフトセンサー 異常検出・診断といった感じです。サンプルプログラム付きで勉強しやすく、実...

金子研オンラインサロンを 1 年間継続してみて

金子研オンラインサロンをはじめてから 1 年が経ちました。登録者は 162 名です (2019年6月9日現在)。学生、大学教員、企業の方など、いろいろな立場の方が参加されていまして、化学だけでなく物理・工学・経済などいろいろな分野を背景にも...

部分的最小二乗回帰(Partial Least Squares Regression, PLS)の回帰係数の証明

こちらの↓部分的最小二乗回帰 (Partial Least Squares Regression, PLS) の回帰係数についてです。上の記事を読んでいたりして PLS のことを知っていること前提でお話します。PLS でも、y = Xb の...

2018 年度における学生の研究まとめ

昨年度も 3 月に金子研の学生たちが卒業していきました。少し遅くなってしまいましたが、2018 年度の学生の研究成果をまとめておきます。江尾は医薬品設計に関する研究です。活性の測定された化合物を用いて、活性 y と記述子 x との間で機械学...

回帰分析における目的変数の実測値 vs. 推定値プロットを、解像度を上げて見る

解像度を上げるといっても、画素の密度を上げるわけではなく、より詳細に検討するということです。回帰分析をしたら、以下のような目的変数の実測値 vs. 推定値プロットが得られたとしましょう。ちなみにこのプロットは、こちらの論文にある沸点のデータ...

メインの骨格を適当に変えたり、側鎖を適当に変えたりして、新たな化学構造を生成するPython プログラムを公開します

以前に、Structure Generator based on R-Group (SGRG) という化学構造を生成する Python プログラムを公開しました。こちらは、メインの骨格を一つに設定して、その自由結合手に結合する側鎖を、フラグ...

回帰分析のときにアンサンブル学習で自動的かつロバストに外れサンプルを見つける Python プログラムを公開します

今回は外れサンプルを検出するお話です。外れ値ではなく外れサンプルです。外れ値は、他の値と (大きく) 離れた値のことであり、外れ値がデータ解析のときに悪影響を及ぼすことがあります。ただ、回帰分析のときには、大事なのは説明変数 X と目的変数...

共同研究・コンサルティングの相談や技術相談をご検討の方は、こちらをご一読いただけますと幸いです

共同研究・コンサルティングや技術相談のご検討をいただき、感謝申し上げます。一度 金子に会って相談したい、という方もいらっしゃると思います。とてもうれしいことです。ただ、とても多くの方から相談を受けていたり、その中で実際に共同研究・コンサルテ...

適応型ソフトセンサーを検証できる Python コードを作りましたので、ぜひご自身のデータセットでお試しください

化学プラント・産業プラントにおける測定が難しいプロセス変数の値を、機械学習・人工知能で推定しよう! というのがソフトセンサーですが、プラントでソフトセンサーを用いるときは、基本的に適応型ソフトセンサー (Adaptive Soft Sens...

4, 5, 6 月ころゼミで学生の成長のためにやっていること・考えていること

今年も 4 月から金子研 (データ化学工学研究室) のゼミが本格的にスタートしました。学生の成長のため、あれこれ考えながらゼミを行っております。学生の成長ばかりで研究成果のことはいいの??って方は、こちらをご覧ください。ゼミの内容に関して、...
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