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

学会とか研究会とかにいくと、発表や講演のあとに質疑応答の時間があります。そこで、参加者は発表者・講演者に質問することができるのです。質問によっては、新しい気付き・発見があったり、議論が盛り上がったりします。 わたしも学生のとき最初はそうでし...

今回は、モデルの適用範囲・モデルの適用領域 (Applicability Domain, AD) についてです。AD は回帰モデル・クラス分類モデルが本来の性能を発揮できるデータ領域のことです。回帰モデル・クラス分類モデルを使うとき必須にな...

2018年5月22日(火)に第7回ケモインフォマティクス若手の会があります。当日は講演をさせていただくのですが、ワールドカフェ形式のグループディスカッションもありまして、そこでも話題提供をします。 タイトルは、こちらにありますように Gen...

今回は、単純ベイズ分類器 (ナイーブベイズ, Naïve Bayes Classifier) についてです。ナイーブベイズにより多クラス分類ができます。推定結果として、各クラスに属する確率で得られるため、推定結果が得られた後の検討がしやすい...

応化先生と生田さんが論文 “Automatic outlier sample detection based on regression analysis and repeated ensemble learning” について話しています...

金子研の外部の方向けに、金子研主催で無料のオンラインサロンをはじめました。slackでやりまして、オンラインサロンのメンバー登録やサロン内での質問・コメントなどの活動、すべて無料です。2024 年 1 月現在、登録者 900 名です。 デー...

研究室や実験TAやオンラインサロン内のコミュニケーションの手段の一つとして slack を利用しています。 中には初めて slack を使う方もいますので、念のため slack の最低限の使い方を書いておきます。 チャンネル 基本的には、 ...

今回は、One-Class Support Vector Machine (OCSVM) についてです。OCSVM は SVM を領域推定問題に応用した手法であり、外れ値・外れサンプルを検出できたり、データ密度を推定できたりします。データ密...

分離化学工学の講義を担当していまして、 履修している学生の中には、化学工学に対して苦手意識をもっている学生もいます。化学工学でやっていることって、モデリングして、シミュレーションして、最適化するって感じなんですが、まあ分かりにくいですよねw...

今回は、外れ値検出 (Outlier Detection) もしくは 外れサンプル検出 (Outlier Sample Detection) についてです。他の値と大きく異なる値を見つけたり、他のサンプルと大きく異なるサンプルを見つけたりす...