回帰分析における０のデータの注意点と対処法
分子設計・材料設計・プロセス設計・プロセス管理において、分子記述子・実験条件・合成条件・製造条件・評価条件・プロセス条件・プロセス変数などの特徴量 x と分子・材料の物性・活性・特性や製品の品質などの目的変数 y との間で数理モデル y =...
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機械学習モデルを、評価 or 挑戦のどちらに使うか明確にしましょう！
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低分子有機化合物の分子構造・化学構造の生成の方針・分類
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データ解析・機械学習を始める際のサンプル数の目安(あくまで目安！)
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フィンガープリントと類似度指標に基づく分子構造の数値化
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強化学習、ベイズ最適化、メタヒューリスティックな最適化アルゴリズム(遺伝的アルゴリズムなど)の使い分け
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サンプルを増やしてモデルの予測精度が向上する、とは？
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バッチプロセス的な時系列データの特徴量化
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サンプルの素性を知ろう！
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r2や正解率を上げることを目的にしない
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