どうしてデータ化学工学研究室(金子研)にはコアタイムがないのか

データ化学工学研究室(金子研)にはコアタイムがありません。来るもの拒まず、去るもの追わず、といった感じです (ちょっと違う?)。とにかく、平日の何時から何時までは研究室にいてください、といったものがないのです。 シミュレーション系の研...

k最近傍法(k-Nearest Neighbor, k-NN)でクラス分類・回帰分析・モデルの適用範囲(適用領域)の設定をしよう!

 今回は、k最近傍法 (k-Nearest Neighbor, k-NN) についてです。k-NN だけで、 クラス分類 回帰分析 モデルの適用範囲(適用領域)の設定 の3つもできてしまうんです。 そんな有...

新入生への9つのメッセージ

毎年4月7日は明治大学の入学式+新入生歓迎会です。教員紹介における自己紹介の時間では短すぎて すべて話しきれませんので、新入生へ向けた9つのメッセージをここに書きます。 1. 自分の生活を自分でデザインしよう 大学生は自由、といわれます...

Adaboost (Adaptive Boosting) によるアンサンブル学習のやり方を解説します

今回は、アンサンブル学習の方法の一つである Adaboost (Adaptive Boostling) です。アンサンブル学習についてはこちらをご覧ください。 Adaboost は単純なアンサンブル学習より精度が上がると言われ...

2017年度「化学プロセスシステム工学」の講義資料を(ほぼ)すべて公開します

2017年度の秋学期において、「化学プロセスシステム工学」の講義を行いました。主にプロセスモデリングやプロセス制御についてです。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用ください。もし間違えなどありましたら...

日本薬学会第138年会@金沢 で金子研の学生の研究発表

2018年3月25, 26, 27, 28日に開催されました 日本薬学会 第138年会(金沢) ~ 次世代に向けた創薬/医療イノベーションの今 ~ に参加して、データ化学工学研究室(金子研)の学生2名が口頭発表して参りました。 とても...

2017年度における学生の研究まとめ

本日は明治大学の卒業式+学位記授与式です。データ化学工学研究室 (金子研) の3人の4年生も卒業します。一年間、早いものです。 3人とも修士に進学しますので、研究室内の状況としてはあまり変わらないのですが、一つの区切りですので、4年生...

混合ガウスモデル (Gaussian Mixture Model, GMM)~クラスタリングするだけでなく、データセットの確率密度分布を得るにも重宝します~

クラスタリングについては、階層的クラスタリングと k-means クラスタリングをやりました。 今回は、混合ガウスモデル (Gaussian Mixture Model, GMM) というクラスタリングの手法で...

異分野融合ワークショップ「データ科学との融合による化学の新展開」での招待講演@NAIST

2018年3月13, 14日で奈良先端科学技術大学院大学 (NAra Institute of Science and Technology, NAIST) において開催された異分野融合ワークショップ「データ科学との融合による化学の新展開」...

初めてのカンボジア International Congress on Pure & Applied Chemistry (ICPAC) 2018@Siem Reap

2018年3月7日から10日までカンボジアのシェリムアップ (アンコール・ワット、アンコール・トムの近く) で開催された ICPAC2018 において、招待講演をさせていただいてきました。招待していただいた北海道大学の高橋先生に感謝です。 ...
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