「 ケモインフォマティクス 」一覧

基本的に、金子研は共同研究に対して、来る者は拒まず、といったスタンスです。もちろん、事前にお話を伺って、それはちょっと金子研の出番はないので...

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...

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) についてです。基本的...

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...

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...

Partial Least Squares (PLS) を変数間の非線形性に対応させた Locally-Weighted Partial L...

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...

今回は、t-distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE)についてです。変数 (特徴量・...

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...