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DCEKit に新機能追加 [v2.6.1]!トレーニングデータなしでスペクトルから濃度を推定する方法
DCEKit への新機能追加です。 こちらの Iterative Optimization Technology (I...
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
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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...
回帰モデルを直接的に逆解析ができる、すなわち説明変数 X から目的変数 Y (Y が複数でもOK!) を直接的に推定できる手法である Gau...
金子研の論文が Journal of Chemometrics に掲載されましたので、ご紹介します。タイトルは Support...