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

金子弘昌 著, 「化学のための Pythonによるデータ解析・機械学習入門」, オーム社, 2019 オーム社: Amazon...

データセットを用いて説明変数 X と目的変数 Y との間でモデル Y = f(X) を構築するときの話です。材料のデータセットを扱うときは、...

東京大学教養学部統計学教室 編, 「統計学入門 (基礎統計学Ⅰ)」, 東京大学出版会, 1991 東京大学出版会: Amazo...

回帰分析やクラス分類を行うとき、オーバーフィッティング(過学習)をしないことが重要といわれます。 オーバーフィ...

Jakub Langr 著, Vladimir Bok 著, 大和田茂 訳, 「実践GAN 敵対的生成ネットワークによる深層学習」, マイナ...

今年も Kindle で読んだ本をまとめておきます。2019 年版はこちらです。 相変わらず通勤時間に SNS をした...

持橋大地, 大羽成征, 「ガウス過程と機械学習」, 講談社, 2019 講談社: Amazon: ガウス過程、...

金子研の論文が Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems に掲載されましたので、ご紹介...

藤沢 晃治, 「「説得力」を強くする 必ず相手を納得させる14の作戦」, 講談社, 2015 講談社: Amazon: ...

回帰モデルを直接的に逆解析ができる、すなわち説明変数 X から目的変数 Y (Y が複数でもOK！) を直接的に推定できる手法である Gau...