
オーバーフィッティング(過学習)の本質を理解して実用的な議論をする
回帰分析やクラス分類を行うとき、オーバーフィッティング(過学習)をしないことが重要といわれます。 オーバーフィ...
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
化学・工学データを使える知識に変える世界でたった一つの研究室
回帰分析やクラス分類を行うとき、オーバーフィッティング(過学習)をしないことが重要といわれます。 オーバーフィ...
金子研の論文が Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems に掲載されましたので、ご紹介...
回帰モデルを直接的に逆解析ができる、すなわち説明変数 X から目的変数 Y (Y が複数でもOK!) を直接的に推定できる手法である Gau...
金子研の論文が Journal of Chemometrics に掲載されましたので、ご紹介します。タイトルは Support...
金子研の論文が Analytical Science Advances に掲載されましたので、ご紹介します。タイトルは Des...
藤井宏行, 「エンジニアのための実践データ解析」, 東京化学同人, 2005 東京化学同人: Amazon: ...
適応的実験計画法により、高機能性材料を達成するための実験条件・製造条件を探索したり、高性能プロセスを開発するためのプロセス条件を探索したりす...
タイトルで言いたいことはほとんど言っていますが、丁寧に説明します。たとえば最小二乗法による線形重回帰分析や部分的最小二乗回帰 (Partia...
データ解析・機械学習を行うためには、データセットが必須です。エクセルファイルや実験ノートなどからデータを集めて、整理してまとめると思います。...
説明変数 X と目的変数 Y の間でモデル Y = f(X) を構築するとき、やはり今あるデータで構築できる最適なモデルを構築したいと思いま...