「マンガでわかる微分積分」 関数って何？から、微分積分の基礎を学びたい方へ
小島寛之, 「マンガでわかる微分積分」, オーム社, 2005 オーム社: Amazon: データ解析や機械学...
![目的変数が複数あるときの、Gaussian Mixture Regression による直接的なモデルの逆解析、材料設計！[金子研論文]](https://datachemeng.com/wp-content/uploads/SnapCrab_NoName_2020-9-27_5-47-29_No-00-150x150.png)
目的変数が複数あるときの、Gaussian Mixture Regression による直接的なモデルの逆解析、材料設計！[金子研論文]
金子研の論文が Materials & Design に掲載されましたので、ご紹介します。タイトルは Direct i...
「線形代数キャンパス・ゼミ」 機械学習の線形の手法を理解するための線形代数を学びたい方へ
馬場敬之, 「線形代数キャンパス・ゼミ」, マセマ出版社, 2020 (改訂8) マセマ出版社: Amazon: ...
![新たな3D-QSARを開発しました！[金子研論文]](https://datachemeng.com/wp-content/uploads/SnapCrab_NoName_2020-9-20_6-7-0_No-00-150x150.png)
新たな3D-QSARを開発しました！[金子研論文]
金子研の論文が Molecular Informatics に掲載されましたので、ご紹介します。タイトルは Two‐ and ...
「マンガでわかる線形代数」 ベクトルって何？行列って何？から、線形代数の基礎を学びたい方へ
高橋 信, 「マンガでわかる線形代数」, オーム社, 2008 オーム社: Amazon: タイトルにある通り...
モデルの予測精度を上げるための考え方・方針
目的変数 Y と説明変数 X との間で、回帰分析やクラス分類を行い、モデル Y = f(X) を構築します。もちろん予測精度の高いモデルが望...
データ解析・機械学習における、よくある誤解 4 選
共同研究やコンサルティングなどで、いろいろな方々とお話していると、データ解析・機械学習に関連した誤解があることに気づきます。確かに、一見妥当...
目的変数の実測値vs.予測値プロットが横になってしまう(寝てしまう)ときは非線形手法を検討しよう
データセットを用いて、目的変数 Y と説明変数 X との間で回帰モデル Y = f(X) を構築し、そのモデルに X の値を入力することで ...
1時間ごとの目標を設定する
ざっくりとですが、ここ 10 年でこんなことしたいなーとか、ここ 5 年でここまでしたいなーとか、今年はこんなことをしたいとか、ある程度の方...
回帰分析からクラス分類に変換したり、クラス分類から回帰分析に変換したりするメリット・デメリット
説明変数 X と目的変数 Y との間でモデル Y = f(X) を構築することがあります。Y が連続値の変数のときは回帰分析、Y がカテゴリ...