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究室だ...
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。 そんな有用な k-NN について、pdfとパ...
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、といわれますが、...
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ています。そん...
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。 とても大規模...
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年生の一年...
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す。GMM を使うことで、デー...
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。 ...