「確率統計キャンパス・ゼミ」 統計学の基礎から色々な検定・推定、確率密度関数、ベイズの定理、マルコフ過程・マルコフ連鎖の基礎まで
馬場敬之, 「確率統計キャンパス・ゼミ」(改訂5までは「統計学キャンパス・ゼミ」), マセマ出版社, 2023 (改訂8) マセマ出版社: Amazon: 統計学についてわかりやすく学べる本です。以前に紹介した「マンガでわかる統計学」より内...
データ解析
意識と無意識、形式知と暗黙知、言語と非言語～データ解析・機械学習におけるヒヨコのオスメスを見分け方をすべて言語化できるか？～
データ解析や機械学習の相談を受けるとき、背景やデータの内容を聞くだけで、上手くいきそうとか、上手くいかなさそうとか、感覚的にわかることがあります。実際にデータを見るとその確度が高まりますが、データを見なくても、ある程度わかったりします。 た...
「マンガでわかる統計学」 データって何？から、データ解析の基礎の基礎を学びたい方へ
高橋信, 「マンガでわかる統計学」, オーム社, 2004 オーム社: Amazon: データ解析・機械学習をするときに、統計学は事前に学習すべき学問の一つです。扱うデータの種類として、どのようなものがあるかを把握しておく必要がありますし、...
「微分積分キャンパス・ゼミ」 微分積分の基礎、そしてラグランジュの未定乗数法を学びたい方へ
馬場敬之, 「微分積分キャンパス・ゼミ」, マセマ出版社, 2023 (改訂9) マセマ出版社: Amazon: 微分・積分についてわかりやすく学べる本です。以前に紹介した「マンガでわかる微分積分」より内容は充実していますが、難易度が上がり...
X と Y が一貫した関係をもつようなデータセットの作り方
説明変数 X と目的変数 Y の間で回帰モデル Y = f(X) を構築するとき、X と Y の間の関係は一貫している必要があります。下の図をご覧ください。 上の (a) の図では、X と Y の間の関係は一貫していません。X の値が p ...
「マンガでわかる微分積分」 関数って何？から、微分積分の基礎を学びたい方へ
小島寛之, 「マンガでわかる微分積分」, オーム社, 2005 オーム社: Amazon: データ解析や機械学習の多くの手法において、アルゴリズムの導出に微分・積分、主に微分が使われています。各手法の目的や各手法で達成したいことから、実際の...
目的変数が複数あるときの、Gaussian Mixture Regression による直接的なモデルの逆解析、材料設計！[金子研論文]
金子研の論文が Materials & Design に掲載されましたので、ご紹介します。タイトルは Direct inverse analysis based on Gaussian mixture regression for mult...
「線形代数キャンパス・ゼミ」 機械学習の線形の手法を理解するための線形代数を学びたい方へ
馬場敬之, 「線形代数キャンパス・ゼミ」, マセマ出版社, 2023 (改訂11) マセマ出版社: Amazon: 線形代数についてわかりやすく学べる本です。たとえば以前に紹介した 「マンガでわかる線形代数」 を読んだ後に、 さらに学びたい...
新たな3D-QSARを開発しました！[金子研論文]
金子研の論文が Molecular Informatics に掲載されましたので、ご紹介します。タイトルは Two‐ and three‐dimensional quantitative structure‐activity relatio...
「マンガでわかる線形代数」 ベクトルって何？行列って何？から、線形代数の基礎を学びたい方へ
高橋 信, 「マンガでわかる線形代数」, オーム社, 2008 オーム社: Amazon: タイトルにある通り、マンガでわかりやすいです。 「マンガで・・・」 と書いてあると内容が薄そうに感じられるかもしれません。もちろん、いわゆる線形代数...