![[Pythonコードあり] ベイズ最適化で所望の物性や活性となる確率の高い化学構造を生成する (物性・活性が2つ以上でもOK)](https://datachemeng.com/wp-content/uploads/yamanobori_woman-150x150.png)
[Pythonコードあり] ベイズ最適化で所望の物性や活性となる確率の高い化学構造を生成する (物性・活性が2つ以上でもOK)
Structure Generator based on R-Group (SGRG) という化学構造を生成する Python プログラムへ...
「 ケモインフォマティクス 」一覧
![[Pythonコードあり] iterative Gaussian Mixture Regression(iGMR)で欠損値を補完しましょう！(目的変数があってもなくても構いません)](https://datachemeng.com/wp-content/uploads/cut_vegetable_lotus-150x150.png)
[Pythonコードあり] iterative Gaussian Mixture Regression(iGMR)で欠損値を補完しましょう！(目的変数があってもなくても構いません)
下図のような欠損値 (欠損データ) のあるデータセットがあるとします。穴あきのデータセットですね。 こんなとき...
![[Pythonコードあり] 半教師あり学習するときはサンプル選択しましょう！](https://datachemeng.com/wp-content/uploads/SnapCrab_NoName_2019-7-7_6-31-12_No-00-150x150.png)
[Pythonコードあり] 半教師あり学習するときはサンプル選択しましょう！
半教師あり学習 (半教師付き学習) に関する、金子研学生との共著論文が Chemometrics and Intelligent Labor...
データ解析の基本的な流れを整理します
いろいろなデータセットを解析する上で、データ解析の基本的な流れを整理しておきます。ここでは、回帰分析やクラス分類をするときにように、教師あり...
![[Pythonコード付き] 主成分分析(PCA)に基づく半教師あり学習](https://datachemeng.com/wp-content/uploads/SnapCrab_NoName_2019-6-30_9-36-38_No-00-150x150.png)
[Pythonコード付き] 主成分分析(PCA)に基づく半教師あり学習
回帰分析のときに、教師ありデータ (目的変数 y の値がそろったデータ) と教師なしデータ (y の値がないデータ) とを合わせてから主成分...
![[Pythonコード付き] 相関係数で変数選択したり変数のクラスタリングをしたりしてみましょう](https://datachemeng.com/wp-content/uploads/20190625_094328-150x150.png)
[Pythonコード付き] 相関係数で変数選択したり変数のクラスタリングをしたりしてみましょう
回帰分析やクラス分類をする前の、データセットの前処理の話です。2 つの説明変数 (記述子・特徴量) の間で、相関係数の絶対値が大きいとき、そ...
![[解析結果付き] Boruta、ランダムフォレストの変数重要度に基づく変数選択手法](https://datachemeng.com/wp-content/uploads/20190623_141109-150x150.png)
[解析結果付き] Boruta、ランダムフォレストの変数重要度に基づく変数選択手法
Boruta という、ランダムフォレスト (Random Forest, RF) の変数重要度に基づいた変数選択手法について、パワーポイント...
物性や活性の推定値が大きくなるように、メインの骨格と側鎖を遺伝的アルゴリズムで最適化して、新たな化学構造を生成するPythonプログラムを公開します
以前に、Structure Generator based on R-Group (SGRG) という化学構造を生成する Python プロ...
本を書いていて思ったこと
ここ 2,3 ヶ月、本を書いていまして、先週に脱稿しました。内容のキーワードとしては、 Python 初学者 ...
金子研オンラインサロンを 1 年間継続してみて
金子研オンラインサロンをはじめてから 1 年が経ちました。登録者は 162 名です (2019年6月9日現在)。学生、大学教員、企業の方など...