
既存のデータセットがある場合に実験計画法で今後の実験条件を求める方法
適応的実験計画法の話です。 分子設計や材料設計やプロセス設計において、まだデータセットがないとき、最初に実験や...
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
適応的実験計画法の話です。 分子設計や材料設計やプロセス設計において、まだデータセットがないとき、最初に実験や...
分子設計、材料設計、プロセス設計、プロセス管理・制御において、分子記述子・実験条件・製造条件・プロセス条件・プロセス変数などの説明変数 x ...
タイトルを見て、線形モデルは回帰係数 (各特徴量の目的変数に対する重み) が与えられるのだから、線形モデルを解釈できるのは当たり前では??、...
Python プログラミングを行うための環境を準備する方法はいろいろとあります。有名なのは Anacondaを利用する方法です。一方で、一部...
分子設計・材料設計・プロセス設計において、分子記述子や合成条件・製造条件やプロセス条件などの説明変数 x と活性・物性・特性などの目的変数 ...
下に詳細を示しますが、多変量時系列データに関して課題を抱えていまして、解決できるアイデアがあり、Python プログラミングでそのアイデアを...
分子設計・材料設計・プロセス設計において、分子記述子や合成条件・製造条件やプロセス条件などの説明変数 x と材料の物性・活性・特性などの目的...
分子設計・材料設計・プロセス設計において、説明変数 (分子の特徴量・合成条件・製造条件・プロセス条件など) x と目的変数 (物性・活性・特...
教師なし学習の一つであるクラスタリングについてです。クラスタリングの手法自体は知っていても、クラスタリングって何のためにするの??って方もい...
説明変数 x と目的変数 y との間で数理モデル y = f(x) を構築するとき、構築されたモデルがオーバーフィッティングしているかどうか...