共同研究に対する金子研のスタンス～学生の関わりなど～
基本的に、金子研は共同研究に対して、来る者は拒まず、といったスタンスです。もちろん、事前にお話を伺って、それはちょっと金子研の出番はないので...
「 データ解析 」一覧
どんなクラス分類のデータも回帰分析に変換する方法 (説明変数にも使えます)
教師あり学習には、大きく分けてクラス分類と回帰分析があります。目的変数が連続値であれば回帰分析、サンプルごとのクラスの情報であればクラス分類...
ディープラーニング(深層学習)が流行る理由～なんでもディープラーニングでOKというわけではない～
いろいろなところで、ディープラーニング (deep learning) とか深層学習とかディープニューラルネットワークとかを耳にすると思いま...
誤差逆伝播法によるニューラルネットワーク(BackPropagation Neural Network, BPNN)～深層学習(ディープラーニング)の基礎～
誤差逆伝播法によるニューラルネットワーク (BackPropagation Neural Network, BPNN) についてです。基本的...
![GAPLS, GASVR でモデルの推定性能がよくなるように説明変数の選択をしよう！[Pythonコードあり]](https://datachemeng.com/wp-content/uploads/hito_jinrui_shinka-150x150.png)
GAPLS, GASVR でモデルの推定性能がよくなるように説明変数の選択をしよう！[Pythonコードあり]
遺伝的アルゴリズム (Genetic Algorithm, GA) を使って説明変数を選択する話です。２つの手法である Genet...
非線形モデルの解釈をしよう！～非線形モデルを各変数で偏微分～
線形のクラス分類モデル・回帰分析モデルでは、説明変数 (記述子・特徴量) ごとに重みが求まります。実際には説明変数の間には相関関係があるため...
![Locally-Weighted Partial Least Squares (LWPLS, 局所PLS) ～あのPLSが非線形性に対応！～ [Python・MATLABコードあり]](https://datachemeng.com/wp-content/uploads/SnapCrab_NoName_2018-6-17_20-10-1_No-00-150x150.png)
Locally-Weighted Partial Least Squares (LWPLS, 局所PLS) ～あのPLSが非線形性に対応！～ [Python・MATLABコードあり]
Partial Least Squares (PLS) を変数間の非線形性に対応させた Locally-Weighted Partial L...
実験計画法で実験パラメータの候補を選択する (直交表を作成する) プログラムを公開します
今回は、実験計画法についてです。実験計画法の概要についてはこちらをご覧ください。 実験パラメータがあり、それぞれの候補...
t-distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE) ～データの可視化に特化した手法～
今回は、t-distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE)についてです。変数 (特徴量・...
T2統計量・Q統計量～異常値を検出したり、モデルの適用範囲・適用領域(AD)を設定したり～
今回は、T2統計量・Q統計量についてです。主成分分析 (Principal Component Analysis, PCA) を行ったあとに...