ぜんぶオーバーフィッティングのせいだ。
オーバーフィッティングについて考えます。オーバーフィッティングは予測精度の高いモデルを構築するときの問題でして、モデルがトレーニングデータに合いすぎてしまい (目的変数 y の推定誤差が小さくなりすぎてしまい)、新しいデータにおける目的変数...
2019年度 応用化学科ポスター発表会、いつもどおり金子研オンラインサロンでポスターをシェアします(共同研究関係を除く)
2019年11月23日(土) に応用化学科ポスター発表会がありました。 金子研、練習もばっちりです。お待ちしております！ わたしも色々な研究室を回ります。#応用化学科研究ポスター発表会 pic.twitter.com/Utj0nyeAqR ...
学生の研究に対するモチベーションを上げるために、学生への説明をどのように工夫しているか
「ブログ読んでます！」 「ウェブサイト参考にしています！」 とおっしゃっていただく方々もいらっしゃり、うれしい限りでございます。その中でも、ウェブサイトの記事を読んで、データ解析・機械学習やケモインフォマティクス・マテリアルズインフォマティ...
2019 AIChE Annual Meeting@Orlando に学生たちといってきました！
2019 年 11 月 10 日から 15 日まで イリノイ州のオーランドで開催されていた 2019 AIChE Annual Meeting に修士 2 年の学生 3 人と参加してまいりました。 AIChE は American Inst...
金子研の研究、特に共同研究で難しいのは、データの収集の仕方・データの前処理・特徴量設計・モデルの逆解析・化学構造生成の５つです！
データ化学工学研究室 (金子研) では、ケモインフォマティクス・マテリアルズインフォマティクス・プロセスインフォマティクスに関する、いろいろな研究をしています。企業や大学・研究所との共同研究もしています。金子研の研究、特に共同研究をするとき...
「化学のためのPythonによるデータ解析・機械学習入門」 正誤表
Amazon をはじめとして、在庫の補充が遅れており申し訳ございません。発売 3 日後に重版がかかるなど、理工学書としてこれまでにない売れ行きだそうで、出版社もバタバタしているとのことです。もう少しお待ちいただけますと幸いです。 そんな中、...
課題解決ではなく、課題解決力
明治大学応用化学科では、基本的に 4 年生から研究室に配属されます。3 年生までは定期試験やレポートなどで、いろいろな問題の正解を求めるトレーニングをしてきますが、研究室配属後の研究はそうではありません。正解がわかっていない、というよりは正...
プログラミングのボトルネックは、プログラミングではないところにあり！
金子研では学生もわたしも、プログラミング言語は基本的に Python を使っています。文法はシンプルでわかりやすいですし、ライブラリも豊富でとても便利です。 基本的に学生たちは 4 年生で研究室に配属されるまで、プログラミングは行いませんの...
[無料公開] 「化学のためのPythonによるデータ解析・機械学習入門」 の “はじめに” と目次の詳細
こちらの書籍には改訂2版がございます。改訂2版でも無料公開の部分の内容は変わらない一方で、一章分+α を改訂2版では追記しておりますので、以下で興味を持っていただけましたら、改訂2版の購入をオススメいたします。 2019 年 10 月 23...
カーネル関数って結局なんなの？→サンプル間の類似度と理解するのがよいと思います！
サポートベクターマシン (Support Vector Machine, SVM) や サポートベクター回帰 (Support Vector Regression, SVR) や ガウス過程回帰 (Gaussian Process Regr...