回帰分析・クラス分類をするときの、モデル構築用データ (トレーニングデータ) とモデル検証用データ (テストデータ) の分け方 [Kennard-Stoneアルゴリズムのコードあり]
回帰分析やクラス分類をするとき、大きな目的の一つは、新しいサンプルに対する推定性能が高いモデルを構築することです。なので、モデルを構築したとき、そのモデルの 新しいサンプルに対する推定性能を検証する必要があります。今、いくつかのサンプル・デ...
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トレーニングデータ・バリデーションデータ・テストデータの定義
トレーニングデータ・バリデーションデータ・テストデータの定義について書いておきます。バリデーションデータとテストデータとを逆の意味に使う人もいますが、ここでは wikipedia に記載されている内容にあわせます。トレーニング、つまり学習に...
優秀ポスター賞をとるために～ポスター作成の３つのコツと、ポスター発表の３つの工夫～
学会発表の形式として、大きく分けて口頭発表とポスター発表があります。口頭発表では、発表者がこちらの流れにそって研究発表を行います。今回はポスター発表についてです。多くの学会では、ポスター発表における優秀な発表に対して、ポスター賞が設けられて...
Windowsユーザーが MacBook Pro を使い始めたときのメモ
Windows歴10年以上ですが、思い立って MacBook Pro を購入しました。macOS High Sierraが入っています。Windowsマシンと同じように、もしくは それ以上に MacBook Pro でもサクサク作業をできる...
映画「魔女の宅急便」にみる、人の内なる力とその外部化
脱呪術化魔術からの解放マックス・ヴェーバー 「職業としての学問」 より十分に発達した科学技術は、魔法と見分けがつかないアーサー・C・クラーク 「クラークの三法則」 より人は、人にもともとある力を外部化し、外部装置を作ることで、生活を豊かにし...
どんどんアウトプットして、知識・(研究)成果をシェアしまくろう～アウトプットの７つのメリット、その手段～ [研究室の学生向け]
学生の皆さん、とりあえず今年一年、知識をインプットして活用するだけでなく、新たな研究の成果・知識については、どんどんアウトプットして、シェアするように心がけていきましょう、というお話です。目次 はじめに どうして知識をアウトプットするのか？...
明治大学生田キャンパス・応用化学科 あるある
今年最後の記事になりそうです。というわけで、最後はゆるく、わたしが今年の４月に明治大学に異動になってから今までに感じた、明治大学の生田キャンパスや応用化学科であるある！なことをまとめます。 A館・D館はあるのに、B館・C館はない 明大茶は安...
[Python・MATLABコードあり] クロスバリデーションしないで非線形回帰モデルのハイパーパラメータを最適化する方法～サンプルの中点の活用～
どうして クロスバリデーション しないの？データ解析をしていると、いろいろな理由でクロスバリデーションを使いたくない、もしくはクロスバリデーションを使えないことがあります。一つはサンプルが少なすぎるときです。クロスバリデーションでは、最初の...
2018年度からのデータ化学工学研究室(金子研)のゼミ・グループミーティング
2017年4月からは４年生3人でしたので、１週間に１回ゼミを行い、いろいろな勉強したり、学生が研究の進捗を報告して それにもとづいて全員でディスカッションしたりしていました。各学生、少なくとも一週間に一度は研究の進捗を報告していたわけです。...
[公開] データ化学工学研究室(金子研)に配属になる学生のための事前課題
金子研に配属が決まった３年生は、研究室の顔合わせや歓迎会には参加しましたが、2月のはじめまでは３年生後期の講義や実験がありますので、まだ研究室での活動はほとんど行っていません。ただ、３年生の中には、2月までに時間が取れるので研究室配属の準備...