最尤推定・最尤法～与えられたデータから確率分布のパラメータを推定する～
人工知能・機械学習についてよく知っていても、意外とあやふやだったりする最尤推定・最尤法について、pdfとパワーポイントの資料を作成しました。最尤推定・最尤法の具体例や計算方法、変数の標準化 (オートスケーリング) との関係について説明されて...
Stepwise (ステップワイズ) 法による説明変数 (入力変数・記述子・特徴量) の選択～手軽な変数選択手法～
Stepwise (ステップワイズ) 法による変数選択について、pdfとパワーポイントの資料を作成しました。Stepwiseの特徴や、データセットが与えられたときにStepwiseで何ができるか、Stepwiseをどのように計算するかが説明...
回帰モデル・クラス分類モデルを評価・比較するためのモデルの検証 (Model validation)
いろいろな回帰モデル・クラス分類モデルを構築したり、モデルの中のハイパーパラメータ (PLSの成分数など) を決めたりするとき、モデルを評価・比較しなければなりません。そのためのモデルの検証 (model validation) の方法につ...
高校数学の知識から、人工知能・機械学習・データ解析へつなげる、必要最低限の教科書
『高校数学の知識から、人工知能・機械学習・データ解析へつなげる、必要最低限の教科書』です。必要な項目については順次追記していきます。 pdfファイルはこちらから、パワーポイント(pptx)ファイルはこちらからダウンロードできます。 スライド...
忙しい研究者のための効率的な論文の読み方～目的意識をもって、仮説と検証を繰り返しながら論文を読もう！～
以前に”論文の読み方・記録の仕方”という記事を見つけて読みました。特に、論文の構成・どの順番で章を読むと分かりやすいか・読んだ論文を記録しておくことの重要性、について分かりやすく書かれています。まだ論文を見たことのない学生にとって、とてもた...
Generative Topographic Mapping (GTM)～自己組織化マップ(SOM)の上位互換の手法～
Generative Topographic Mapping (GTM) について、pdfとパワーポイントの資料を作成しました。GTMの特徴や、データセットが与えられたときにGTMで何ができるか、GTMをどのように計算するかが説明されていま...
研究費を社会で循環させることで価値を生み出す、という考え方
わたしはこれまで研究費を、国・企業・大学・その他いろいろな団体からいただき、そのお陰さまをもちまして、研究を進めることができております。今の金子研でも、嬉しくもすでにいろいろなサポートをいただきました。いつも感謝致しております。 研究費をい...
ガウス過程回帰(Gaussian Process Regression, GPR)～予測値だけでなく予測値のばらつきも計算できる！～
ガウス過程による回帰(Gaussian Process Regression, GPR)について、pdfとパワーポイントの資料を作成しました。データセットが与えられたときに、GPRで何ができるか、GPRをどのように計算するかが説明されていま...
研究室の幸せと個人の幸せ
会社の幸せと個人の幸せ を読んで、研究室の幸せと個人の幸せについて考えていることをまとめます。 僕たち人間には、それぞれ人格があり、誰一人として同じ人はいないから、他人と幸せの形が完全一致するなんてことはありえない。当たり前だよね。 一方で...
【生データあり】Chemoinformatics, 化学工学, プロセス管理に関係する論文誌のimpact factor, 論文数, キーワード出現論文数・率 まとめ(2014, 2015, 2016)
いろいろな論文誌について、2014, 2015, 2016年の状況をWeb of Scienceで調べた内容を報告します。 対象の論文誌は下のとおりです。 Journal of Chemical Information and Modeli...