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

転移学習は、対象としているデータセット (ターゲットドメイン) だけでなく、そのデータセットに少し関連はありますが、一緒には扱えなさそうな別...

「Pythonで学ぶ実験計画法入門 ベイズ最適化によるデータ解析」 をご購入いただき感謝申し上げます。売れ行きも好調のようで嬉しい限りでござ...

2021 年 6 月 3 日に、金子弘昌著の「Pythonで学ぶ実験計画法入門 ベイズ最適化によるデータ解析」が出版されました。 ...

金子研の論文が Journal of Chemometrics に掲載されましたので、ご紹介します。タイトルは Estimat...

データ解析・機械学習において、「データ」 の話をするとき、いろいろな用語が飛びかいます。サンプル、特徴量、記述子、変数、説明変数、目的変数、...

金子研で現在進めている研究内容や最近の興味は以下のとおりです。 直接的逆解析法による分子設計・材料成形・プロセス設計 分子設計・...

回帰モデルやクラス分類モデルを構築したあとは、それを効果的に使用するため、モデルの適用範囲 (Applicability Domain, A...

特に少数のサンプルでクラス分類モデルや回帰モデルを構築するときに、スパースモデリング (sparse modeling) が注目されています...

特徴量選択手法もしくは変数選択手法の一つに、Boruta があります。 こちらのこちらに書いた通り、 ...

回帰モデルを構築するとき、過学習 (オーバーフィッティング) が問題になります。ここではリッジ回帰・LASSO・Elastic Net とい...