「 ケモメトリックス 」一覧

Generative Topographic Mapping(GTM)でデータの可視化・回帰分析・モデルの適用範囲・モデルの逆解析を一緒に実行する方法 [金子研論文]

Generative Topographic Mapping(GTM)でデータの可視化・回帰分析・モデルの適用範囲・モデルの逆解析を一緒に実行する方法 [金子研論文]

今回は、Generative Topographic Mapping (GTM) でデータの可視化・回帰分析・モデルの適用範囲・モデルの逆解...

ランダムフォレスト(Random Forest, RF)や決定木(Decision Tree, DT)で構築したモデルを逆解析するときは気をつけよう!

ランダムフォレスト(Random Forest, RF)や決定木(Decision Tree, DT)で構築したモデルを逆解析するときは気をつけよう!

回帰モデルやクラス分類モデルを構築したら、モデルの逆解析をすることがあります。逆解析では、説明変数 (記述子・特徴量・実験条件など) X の...

[Pythonコードあり] スペクトル解析における波長領域や時系列データ解析におけるプロセス変数とその時間遅れを選択する方法

[Pythonコードあり] スペクトル解析における波長領域や時系列データ解析におけるプロセス変数とその時間遅れを選択する方法

遺伝的アルゴリズム (Genetic Algorithm, GA) を使って回帰モデルの推定性能がよくなるように、説明変数 (記述子・特徴量...

[Pythonコードあり] 教師あり混合ガウスモデル(Supervised Gaussian Mixture Models)で回帰分析も逆解析も自由自在に♪~Gaussian Mixture Regression(GMR)~

[Pythonコードあり] 教師あり混合ガウスモデル(Supervised Gaussian Mixture Models)で回帰分析も逆解析も自由自在に♪~Gaussian Mixture Regression(GMR)~

混合ガウスモデル (Gaussian Mixture Models, GMM) を教師あり学習に対応させた Gaussian Mixture...

適応型ソフトセンサーで産業プラントにおけるプロセス状態等の変化に対応する (Adaptive Soft Sensor)

適応型ソフトセンサーで産業プラントにおけるプロセス状態等の変化に対応する (Adaptive Soft Sensor)

化学プラント・産業プラントにおいて、測定することが難しいプロセス変数の値を、コンピュータでリアルタイムに推定するため、ソフトセンサーが活用さ...

[実績あり] 機械学習・データ解析・Pythonに関する10時間のハンズオンセミナー(体験学習)でどのくらいのことができるようになるのか?

[実績あり] 機械学習・データ解析・Pythonに関する10時間のハンズオンセミナー(体験学習)でどのくらいのことができるようになるのか?

機械学習・データ解析について、Pythonを用いたハンズオンセミナーをしたことがあります。ハンズオンセミナーとは体験学習のことです。たとえば...

バーチャル(virtual)についてあまり知られていない意味を説明することで、機械学習関係に対する信用度が上がるきっかけにならないかと淡い期待をよせる

バーチャル(virtual)についてあまり知られていない意味を説明することで、機械学習関係に対する信用度が上がるきっかけにならないかと淡い期待をよせる

データ化学工学研究室 (金子研究室) の研究において、たびたび “バーチャル (virtual)” という言葉が出てきます。バーチャルスクリ...