
モデル構築のときに特徴量の重要度を考慮した方がよいか
説明変数 x と目的変数 y の間で回帰モデルやクラス分類モデルを構築するとき、いろいろな回帰分析手法やクラス分類手法があります。x のすべ...
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
説明変数 x と目的変数 y の間で回帰モデルやクラス分類モデルを構築するとき、いろいろな回帰分析手法やクラス分類手法があります。x のすべ...
分子設計・材料設計・プロセス設計において、分子や合成条件・製造条件やプロセス条件の特徴量 x と材料の物性や活性 y との間で機械学習により...
遺伝的アルゴリズム (Genetic Algorithm, GA) などの最適化アルゴリズムを駆使して、何らかの問題における最適解を探索する...
金子研の論文が Journal of Chemical Information and Modeling に掲載されましたので、ご紹介します...
ケモインフォマティクスやマテリアルズインフォマティクスやプロセスインフォマティックスの研究をするなかで、手法の開発するときには、何らかのプロ...
回帰分析やクラス分類などの教師あり学習における各手法のハイパーパラメータ (PLS における成分数や SVR における C, ε など) と...
分子設計や材料設計やプロセス設計において、分子や合成条件や実験条件やプロセス条件などの説明変数 x と物性や活性などの目的変数 y との間で...
分子設計や材料設計やプロセス設計において、分子記述子や合成条件や実験条件やプロセス条件などの説明変数 x と物性や活性などの目的変数 y と...
分子設計・材料設計・プロセス設計において、実験条件・合成条件・プロセス条件などの説明変数 x と物性・活性などの目的変数 y との間でモデル...
説明変数 x と目的変数 y との間で回帰モデル y = f(x) を構築するとき、x と y の間の関係を的確に表現したり、モデルの予測精...