データ化学工学研究室(金子研究室)＠明治大学 理工学部 応用化学科

回帰分析において、新しいサンプルを推定するときの誤差の絶対値の平均値を推定するための指標を開発しました。イメージとしては、テストデータとして...

金子研オンラインサロンにおいて、 メンバーの方からクロスバリデーションのとき変数の標準化 (オートスケーリング) に関...

今年のゼミ合宿は、越後湯沢で行いました。 金子研ゼミ合宿@越後湯沢 に行ってまいりました。ラフティングをしたりゼミをしたり。ゼ...

化学工学会の会誌で、Python でデータ解析・機械学習をおこなうための連載が始まりました。 〔連載〕プログラミング未経験者の...

回帰モデルやクラス分類モデルを構築したら、モデルの逆解析を行うことで、目的変数の目標値を達成すると考えられる説明変数の値を推定できます。ただ...

転移学習 (Transfer Learning) について、パワーポイントの資料とその pdf ファイルを作成しました。どんなシチュエーショ...

これまで金子研では、学生たちやわたしが、いろいろな種類のデータセットを扱ってまいりました。参考までに、これまでのデータセットを、教師ありのサ...

本、特に専門書を読むときは、ビュッフェ (食べ放題バイキング) で食べるときのように、という話です。 本を読みはじめるとき、必ず目的が...

またまた Structure Generator based on R-Group (SGRG) という化学構造を生成する Python プ...

Structure Generator based on R-Group (SGRG) という化学構造を生成する Python プログラムへ...