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

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金子研で高分子を扱う!?高分子計算機科学研究会で招待講演

金子研で高分子を扱う!?高分子計算機科学研究会で招待講演

2017/10/21 ケモインフォマティクス, ケモメトリックス, 学会, 研究室, 研究発表

2017年10月20日の高分子計算機科学研究会にお招きいただき、講演して参りました。今回の研究会の主題は、材料設計に向けたインフォマティック...

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メールの書き方~基本的な7つの注意点~

メールの書き方~基本的な7つの注意点~

2017/10/17 研究室, 雑記

わたしの研究室内では情報共有・コミュニケーションツールとして、メールは使わずSlackを使っています。Slackについてはこちらをご覧くださ...

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日本と中国との合同の化学工学シンポジウム The 8th China-Japan Symposium on Chemical Engineering @北京

日本と中国との合同の化学工学シンポジウム The 8th China-Japan Symposium on Chemical Engineering @北京

2017/10/17 化学工学, 学会, 研究発表

中国の北京で開催された The 8th China-Japan Symposium on Chemical Engineering に参加し...

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大学教員・(学生含む)研究者にオススメする、音声入力としてのGoogleドキュメントの5つの使い道

大学教員・(学生含む)研究者にオススメする、音声入力としてのGoogleドキュメントの5つの使い道

2017/10/9 研究室, 研究発表, 英語, 雑記

今回は、言わずと知れたGoogleドキュメントについてです。Googleドキュメントを知らない方には、MicrosoftのWordみたいなも...

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r<sup>2</sup>やRMSE・MAEはもう古い!?回帰分析においてモデルを評価するための新しい指標を開発しました

r2やRMSE・MAEはもう古い!?回帰分析においてモデルを評価するための新しい指標を開発しました

2017/10/8 ケモインフォマティクス, ケモメトリックス, データ解析, 研究室, 研究発表

データ化学工学研究室としての最初の論文が掲載されました。つまり、わたしが明治大学に異動したあとに実施した研究成果の論文として、初めてのもので...

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文献の引用の仕方~研究論文・本・レポートなどをつくるときに~

文献の引用の仕方~研究論文・本・レポートなどをつくるときに~

2017/10/1 研究室, 研究発表, 論文, 講義

研究論文・本・レポートなど、誰か他の人が見るようなものをつくるときの話です。 たとえば大学でレポートを書いたり、研究成果を論文にしたり...

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研究のはじめ方、最初の進め方

研究のはじめ方、最初の進め方

2017/10/1 研究室

学生が研究室に配属されたあと、どのように研究をはじめて、最初はどのように研究を進めるか、についてです。 学部生 多くの大学では、学部三年...

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尺度水準~変数(記述子・特徴量)のレベルを把握しておきましょう~

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2017/9/25 データ解析, 研究室

データ解析では、数字を扱います。ただ数字といっても、いろいろなレベルの数字があります。 たとえば、 電話番号 大学ラン...

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2017年度「分離化学工学」の講義資料を(ほぼ)すべて公開します

2017年度「分離化学工学」の講義資料を(ほぼ)すべて公開します

2017/9/24 化学工学, 講義

2017年度の春学期において、「分離化学工学」の講義を行いました。ここでは、その講義資料のpdfファイルを公開します。参考になる方はぜひご活...

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学会での研究発表の聴き方~効率的に話の内容を理解するための2つのポイント~

学会での研究発表の聴き方~効率的に話の内容を理解するための2つのポイント~

2017/9/17 学会, 研究室, 研究発表

学会に行くと、自分で研究発表をする以外に、たくさんの研究者の発表を聴くことができます。いろいろな研究・考え方に触れることができて、面白いもの...

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新入生へのメッセージ

全部で9つあります。

DCEKit

DCEKit (Data Chemical Engineering toolKit) はデータ解析・機械学習のためのツールキットです

座談会

本音ベースの座談会。金子研の学生たちと就活や大学院進学について話し合ってみました

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  • 非線形モデルにおける特徴量の寄与の指標を有効に活用する方法
  • 2019年度もデータ化学工学研究室(金子研究室)成果報告会をやります!
  • お話で届けるのは平等(equality)なもの、文章で届けるのは公正(equity)なもの~お話(講義・講演・講習会)と文章(テキスト・本・連載・記事・論文)での説明の仕方の違い~
  • 目的変数が複数個あるときのモデルの逆解析、結局どのサンプルを選んだらよいの??
  • データセットは生きもの。成長もしますし、それに応じて、モデルも成長します

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