「 データ解析 」一覧

半教師あり学習 (半教師付き学習) に関する、金子研学生との共著論文が Chemometrics and Intelligent Labor...

いろいろなデータセットを解析する上で、データ解析の基本的な流れを整理しておきます。ここでは、回帰分析やクラス分類をするときにように、教師あり...

回帰分析のときに、教師ありデータ (目的変数 y の値がそろったデータ) と教師なしデータ (y の値がないデータ) とを合わせてから主成分...

回帰分析やクラス分類をする前の、データセットの前処理の話です。2 つの説明変数 (記述子・特徴量) の間で、相関係数の絶対値が大きいとき、そ...

Boruta という、ランダムフォレスト (Random Forest, RF) の変数重要度に基づいた変数選択手法について、パワーポイント...

以前に、Structure Generator based on R-Group (SGRG) という化学構造を生成する Python プロ...

日頃からデータセットを解析していますが、データ解析 = ノイズをうまく扱うこと、といっても過言ではありません。ノイズというのは、不要な情報の...

ここ 2,3 ヶ月、本を書いていまして、先週に脱稿しました。内容のキーワードとしては、 Python 初学者 ...

金子研オンラインサロンをはじめてから 1 年が経ちました。登録者は 162 名です (2019年6月9日現在)。学生、大学教員、企業の方など...

こちらの↓部分的最小二乗回帰 (Partial Least Squares Regression, PLS) の回帰係数についてです。 ...