
カーネル関数の選び方
機械学習の手法の中には、カーネル関数を用いた手法があります。サポートベクターマシン、サポートベクター回帰、ガウス過程回帰あたりが有名と思いま...
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
機械学習の手法の中には、カーネル関数を用いた手法があります。サポートベクターマシン、サポートベクター回帰、ガウス過程回帰あたりが有名と思いま...
データセットの中に欠損値があるときは、iGMR が有効であることはこちらに書きました。 たとえば、論文や特許からデータ...
DCEKit への新機能追加です。 こちらの Iterative Optimization Technology (I...
DCEKit に今回追加したのは Variational Bayesian Gaussian Mixture Regression (VBG...
ダジャレです。が、本心です。 材料研究・材料開発の現場では、実験条件や製造条件を振って、実際に実験・製造してみて、その結果としての材料...
金子研の論文が Analytical Science Advances に掲載されましたので、ご紹介します。タイトルは Est...
金子弘昌 著, 「化学のための Pythonによるデータ解析・機械学習入門」, オーム社, 2019 オーム社: Amazon...
データセットを用いて説明変数 X と目的変数 Y との間でモデル Y = f(X) を構築するときの話です。材料のデータセットを扱うときは、...
回帰分析やクラス分類を行うとき、オーバーフィッティング(過学習)をしないことが重要といわれます。 オーバーフィ...
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...