
特徴量間の関係をすべて考慮してモデリングしたいならGMM
回帰分析やクラス分類では、説明変数 x と目的変数 y があり、x と y の間でモデル y = f(x) を構築します。モデルを用いて、x...
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
回帰分析やクラス分類では、説明変数 x と目的変数 y があり、x と y の間でモデル y = f(x) を構築します。モデルを用いて、x...
説明変数 x と目的変数 y の間のモデル y = f(x) について、モデルの予測精度を向上させようとするとき、x の特徴量の検討は非常に...
説明変数 x と目的変数 y の間で、機械学習によりデータセットからモデル y = f(x) を構築することがあります。y として物質の物性...
データセットがあるとき、例えば説明変数 x と目的変数 y の間で機械学習によりモデル y = f(x) を構築します。モデルに x の値を...
データ解析や機械学習を活用した研究・開発において、予測精度の高いモデルが作れなかったり、モデルの逆解析で有望そうなサンプルが得られなかったり...
説明変数 x の数が大きいときなど、データセットを用いてx を潜在変数 z に変換する手法を用いることがあります。z の数が二つのとき、デー...
説明変数 x と目的変数 y の間でモデル y = f(x) を構築して、新しいサンプルの x をモデルに入力して y を予測したり、y が...
まだ実験データがないときに、実験条件を設定して実験することを考えます。実験条件を人が決めるときは、化学的な背景や物理的な背景を考慮したり、装...
説明変数 x と目的変数 y の間で構築されたモデル y = f(x) を運用するとき、モデルの適用範囲 (Applicability Do...
説明変数 x と目的変数 y の間で構築されたモデル y = f(x) の目的として、未来の予測をすることもあります。未来のことはわからない...