半教師あり学習 (半教師付き学習) の4つのメリット (回帰分析・クラス分類) 機械学習の手法、統計的・情報学的手法の中には、教師なし学習や教師あり学習があります。教師なし学習では、変数を使ってサンプル群を可視化(見える化)したり、クラスター解析(クラスタリング)したりします。教師あり学習では、物性・活性などの目的変数... 2017.07.08 ケモインフォマティクスケモメトリックスデータ解析化学工学研究室
どんなときにデータ解析・データ分析で成果がでやすいか? データ解析の成功事例を聞いてチャレンジしたい気持ちになったけど、いざ検討するとなるとそれなりにコストもかかりますよね。 手元にデータはあるけど、解析して本当にうまくいくのか?(成果はでるのか?) うまくいきそうならプログラミング勉強しようか... 2017.07.02 ケモインフォマティクスケモメトリックスデータ解析化学工学研究室
サポートベクター回帰(Support Vector Regression, SVR)~サンプル数10000以下ならこれを使うべし!~ サポートベクター回帰(Support Vector Regression, SVR)について、pdfとパワーポイントの資料を作成しました。データセットが与えられたときに、SVRで何ができるか、SVRの特徴、どのように計算するかが説明されてい... 2017.07.01 ケモインフォマティクスケモメトリックスデータ解析研究室
リッジ回帰(Ridge Regression, RR), Least Absolute Shrinkage and Selection Operator (LASSO), Elastic Net (EN)~誤差の二乗和と一緒に回帰係数の値も小さくする~ リッジ回帰(Ridge Regression, RR), Least Absolute Shrinkage and Selection Operator (LASSO), Elastic Net (EN) について、pdfとパワーポイントの... 2017.06.28 ケモインフォマティクスケモメトリックスデータ解析研究室
実験計画法の概要~データを上手く使って実験のコスパを上げましょう!~ たとえば、化学反応 A + B → C + D の、 C の収率を上げることを考えます。収率がもっとも高くなる実験条件を見つけることが目標です。実験条件の1つである反応温度を 25℃ にして実験してみましょう。人間は精密機械ではありませんし... 2017.06.25 ケモインフォマティクスケモメトリックスデータ解析化学工学研究室
サポートベクターマシン(Support Vector Machine, SVM)~優秀な(非線形)判別関数~ サポートベクターマシン(Support Vector Machine, SVM)について、pdfとパワーポイントの資料を作成しました。データセットが与えられたときに、SVMで何ができるか、どのようにSVMを計算するかが説明されています。pd... 2017.06.23 ケモインフォマティクスケモメトリックスデータ解析研究室
線形判別分析(Linear Discriminant Analysis, LDA)~多クラスにも応用できる線形クラス分類~ 線形判別分析(Linear Discriminant Analysis, LDA)について、pdfとパワーポイントの資料を作成しました。データセットが与えられたときに、LDAで何ができるか、どのようにLDAを計算するかが説明されています。p... 2017.06.22 ケモインフォマティクスケモメトリックスデータ解析研究室
部分的最小二乗回帰(Partial Least Squares Regression, PLS)~回帰分析は最初にこれ!~ 部分的最小二乗回帰 (Partial Least Squares Regression, PLS) について、pdfとパワーポイントの資料を作成しました。データセットが与えられたときに、PLSで何ができるか、どのようにPLSを計算するかが説... 2017.06.18 ケモインフォマティクスケモメトリックスデータ解析研究室
主成分分析(Principal Component Analysis, PCA)~データセットの見える化・可視化といったらまずはこれ!~ 主成分分析(Principal Component Analysis, PCA)について、pdfとパワーポイントの資料を作成しました。データセットが与えられたときに、PCAで何ができるか、どのようにPCAを計算するかが説明されています。pd... 2017.06.17 ケモインフォマティクスケモメトリックスデータ解析研究室
モデルを作るのにサンプル数はいくつ必要か?に対する回答~モデルの適用範囲・モデルの適用領域~ 統計だったり機械学習だったりニューラルネットワークだったり、データを使ったモデルの開発をしていますと、いくつサンプルがあったらモデルはできますか?ってよく聞かれます。今回はこの質問に答えながら、モデルの適用範囲・モデルの適用領域について説明... 2017.06.11 ケモインフォマティクスケモメトリックスデータ解析研究室