バーチャル(virtual)についてあまり知られていない意味を説明することで、機械学習関係に対する信用度が上がるきっかけにならないかと淡い期待をよせる

バーチャル(virtual)についてあまり知られていない意味を説明することで、機械学習関係に対する信用度が上がるきっかけにならないかと淡い期待をよせる

2018/8/12 ケモインフォマティクス, ケモメトリックス, データ解析, プロセス制御・プロセス管理・ソフトセンサー, 化学工学, 研究室

データ化学工学研究室 (金子研究室) の研究において、たびたび “バーチャル (virtual)” という言葉が出てきます。バーチャルスクリ...

時系列データを扱うときの３つの注意点(ソフトセンサー解析など)[データ解析用のPythonプログラム付き]

時系列データを扱うときの３つの注意点(ソフトセンサー解析など)[データ解析用のPythonプログラム付き]

2018/8/5 ケモメトリックス, データ解析, プログラミング, プロセス制御・プロセス管理・ソフトセンサー, 研究室

一般的なデータ解析において、回帰モデルやクラス分類モデルをつくることを考えます。トレーニングデータとテストデータに分けて、トレーニングデータ...

回帰モデル・クラス分類モデルの逆解析～目標のY(物性・活性など)を達成するためのX(説明変数・記述子・特徴量・パラメータ・入力変数)とは？～

回帰モデル・クラス分類モデルの逆解析～目標のY(物性・活性など)を達成するためのX(説明変数・記述子・特徴量・パラメータ・入力変数)とは？～

2018/7/30 ケモインフォマティクス, ケモメトリックス, データ解析, プロセス制御・プロセス管理・ソフトセンサー, 研究室

回帰モデルやクラス分類モデルが得られたあとの話です。 よくやるのは、説明変数 (記述子・特徴量・パラメータ・入力変数) X の値を回帰...

Xの変数を適切に非線形変換して線形の回帰モデルを作るとモデルの適用範囲・適用領域が広がるかも！[検証結果とPythonプログラムあり]

Xの変数を適切に非線形変換して線形の回帰モデルを作るとモデルの適用範囲・適用領域が広がるかも！[検証結果とPythonプログラムあり]

2018/7/28 ケモインフォマティクス, ケモメトリックス, データ解析, プロセス制御・プロセス管理・ソフトセンサー, 研究室

今回は、説明変数・記述子・特徴量・入力変数を非線形関数で変換するお話です。 説明変数 X と目的変数 y との間で回帰モデルを作るとき...