
転移学習におけるモデルの適応範囲
転移学習にも色々とありまして、例えばディープニューラルネットワークを用いて、ソースドメインのデータセット (サポート用のデータセット) でネ...
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
転移学習にも色々とありまして、例えばディープニューラルネットワークを用いて、ソースドメインのデータセット (サポート用のデータセット) でネ...
言葉の似ているクロスバリデーションとダブルクロスバリデーションですが、意味合いが異なります。 目的の違いとして、クロス...
金子研オンラインサロンにおいて、ガウス過程回帰において、予測値の分散が正しく評価されているのか、どのように検証したらよいか?、といった質問が...
金子研の論文が Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems に掲載されましたので、ご紹介...
研究に関する議論をしたり、研究発表を聞いたり自分でしたり、研究論文を読んだり自分で書いたりするときに気をつけていることの一つとして、事実と解...
講演会や金子研オンラインサロンにおいて、よくある質問の中に、 r2 はいくつ以上だったら良いモデルですか? RMSE...
理化学研究所と金子研における共同研究の成果の論文が ACS Omega に掲載されましたので、ご紹介します。タイトルは Des...
データセットにおいて、空欄があるときがあります。 すべてのサンプル、そしてすべての特徴量に値が準備されているわけではな...
データ化学工学研究室 (金子研) では、いろいろなデータセットを解析したり、ケモインフォマティクス・マテリアルズインフォマティクス・プロセス...
データセットを準備して、説明変数 x と目的変数 y との間で回帰モデルやクラス分類モデル y = f(x) を構築して、そのモデルを活用す...