どんなクラス分類のデータも回帰分析に変換する方法 (説明変数にも使えます)
教師あり学習には、大きく分けてクラス分類と回帰分析があります。目的変数が連続値であれば回帰分析、サンプルごとのクラスの情報であればクラス分類...
「 ケモインフォマティクス 」一覧
ディープラーニング(深層学習)が流行る理由～なんでもディープラーニングでOKというわけではない～
いろいろなところで、ディープラーニング (deep learning) とか深層学習とかディープニューラルネットワークとかを耳にすると思いま...
誤差逆伝播法によるニューラルネットワーク(BackPropagation Neural Network, BPNN)～深層学習(ディープラーニング)の基礎～
誤差逆伝播法によるニューラルネットワーク (BackPropagation Neural Network, BPNN) についてです。基本的...
![GAPLS, GASVR でモデルの推定性能がよくなるように説明変数の選択をしよう！[Pythonコードあり]](https://datachemeng.com/wp-content/uploads/hito_jinrui_shinka-150x150.png)
GAPLS, GASVR でモデルの推定性能がよくなるように説明変数の選択をしよう！[Pythonコードあり]
遺伝的アルゴリズム (Genetic Algorithm, GA) を使って説明変数を選択する話です。２つの手法である Genet...
非線形モデルの解釈をしよう！～非線形モデルを各変数で偏微分～
線形のクラス分類モデル・回帰分析モデルでは、説明変数 (記述子・特徴量) ごとに重みが求まります。実際には説明変数の間には相関関係があるため...
![Locally-Weighted Partial Least Squares (LWPLS, 局所PLS) ～あのPLSが非線形性に対応！～ [Python・MATLABコードあり]](https://datachemeng.com/wp-content/uploads/SnapCrab_NoName_2018-6-17_20-10-1_No-00-150x150.png)
Locally-Weighted Partial Least Squares (LWPLS, 局所PLS) ～あのPLSが非線形性に対応！～ [Python・MATLABコードあり]
Partial Least Squares (PLS) を変数間の非線形性に対応させた Locally-Weighted Partial L...
実験計画法で実験パラメータの候補を選択する (直交表を作成する) プログラムを公開します
今回は、実験計画法についてです。実験計画法の概要についてはこちらをご覧ください。 実験パラメータがあり、それぞれの候補...
t-distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE) ～データの可視化に特化した手法～
今回は、t-distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE)についてです。変数 (特徴量・...
T2統計量・Q統計量～異常値を検出したり、モデルの適用範囲・適用領域(AD)を設定したり～
今回は、T2統計量・Q統計量についてです。主成分分析 (Principal Component Analysis, PCA) を行ったあとに...
第７回ケモインフォマティクス若手の会に金子研の学生たちと参加してきました
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＠渋谷ヒカリエ に参加して参りました。金子研の学生たちも一緒です。修士一...