「 ケモメトリックス 」一覧

データ化学工学研究室 (金子研) では、基本的に化学データ・化学工学データを用いて、データ解析・統計解析・機械学習によって、数理モデル・数値...

データ解析・機械学習のためのツールキット DCEKit にバギングによるアンサンブル学習の機能を追加しました。 アンサ...

昨年度の金子研の四年生が主に研究していたテーマの成果が、Journal of Computer Chemistry, Japan にて論文公...

設計の目的は設計することではなくて、何かしらの問題を解決することです。あたりまえのことかもしれませんが、少しお話しします。 いろいろな...

こちらのDCEKit (Data Chemical Engineering toolKit) について、 クラスや関数...

これまで化学データ・化学工学データのデータ解析に役立つツールや金子研で開発された手法に関する Python コードを Github にて公開...

回帰分析において、新しいサンプルを推定するときの誤差の絶対値の平均値を推定するための指標を開発しました。イメージとしては、テストデータとして...

金子研オンラインサロンにおいて、 メンバーの方からクロスバリデーションのとき変数の標準化 (オートスケーリング) に関...

化学工学会の会誌で、Python でデータ解析・機械学習をおこなうための連載が始まりました。 〔連載〕プログラミング未経験者の...

回帰モデルやクラス分類モデルを構築したら、モデルの逆解析を行うことで、目的変数の目標値を達成すると考えられる説明変数の値を推定できます。ただ...