共同研究・コンサルティングの相談や技術相談をご検討の方は、こちらをご一読いただけますと幸いです
共同研究・コンサルティングや技術相談のご検討をいただき、感謝申し上げます。一度 金子に会って相談したい、という方もいらっしゃると思います。とてもうれしいことです。ただ、とても多くの方から相談を受けていたり、その中で実際に共同研究・コンサルテ...
プログラミング
[デモのプログラムあり] 勾配ブースティングGradient Boosting、特に Gradient Boosting Decision Tree (GBDT), XGBoost, LightGBM
勾配ブースティングGradient Boosting、特に Gradient Boosting Decision Tree (GBDT), XGBoost, LightGBM について、パワーポイントの資料とその pdf ファイルを作成しま...
RDKit をインストールできなかったり import できなかったりしたときの対処法まとめ (Anaconda ユーザー向け)
分子の化学構造を扱うためのソフトウェア RDKit を Python で利用するためのインストールについてです。こちらの Python プログラミングの課題でも 18 から 20 までは RDKit を活用した課題です。 分子設計をするとき...
MATLAB に慣れた人が Python を始めるときの１１の注意点
この記事では、MATLAB にある程度慣れている人の中で、これから Python をはじめる人を対象としています。両方ともプログラミング言語で似ているところもあるため、0 から Python をはじめるよりは MATLAB を経験していたほ...
データ解析・機械学習をはじめたいとき、市販のソフトウェアを使うのがよいか、プログラミングを勉強するのがよいか、それぞれのメリット・デメリットを考える
手持ちのデータを解析したり、データを用いて機械学習したりしたいとき、大きく分けて２つの方法があります。 データ解析や機械学習ができるソフトウェアを用いる プログラミングを学び、データ解析や機械学習をする です。ソフトウェアは、「データ解析 ...
Anaconda のインストールから jupyter notebook の起動まで (Windows編とmacOS編)
Python でプログラミングするときの事前準備の話です。Anaconda をインストールして jupyter notebook を使いたい方はぜひご覧ください。Windows 編と macOS 編があります。ご自身の OS にあわせてどう...
サンプルが少ないときはどうするか？・・・うーん、仕方がないのでデータ分布を仮定してたくさんサンプリングしましょう！ (多変量の場合)
あまりたくさんの実験ができないとき、あまり多くの分析ができないとき、あまり繰り返しシミュレーションできないときのお話です。 今回は変数が複数 (多変量) のときです。ちなみに変数がひとつ (単変量) のときはこちらです。 多変量でも、データ...
Sparse Generative Topographic Mapping(SGTM): データの可視化とクラスタリングを一緒に実行する方法 [金子研論文]
今回は、Sparse Generative Topographic Mapping (SGTM) という、GTM のアルゴリズムを改良することで、データの可視化をすると同時に、クラスタリングも一緒に実行できる手法についてです。この手法を開発...
[Pythonコードあり] 教師あり混合ガウスモデル(Supervised Gaussian Mixture Models)で回帰分析も逆解析も自由自在に♪～Gaussian Mixture Regression(GMR)～
混合ガウスモデル (Gaussian Mixture Models, GMM) を教師あり学習に対応させた Gaussian Mixture Regression (GMR) について、pdfとパワーポイントの資料を作成しました。GMM に...
[実績あり] 機械学習・データ解析・Pythonに関する１０時間のハンズオンセミナー(体験学習)でどのくらいのことができるようになるのか？
機械学習・データ解析について、これまで 10 回以上 Python を用いたハンズオンセミナーをしたことがあります。ハンズオンセミナーとは体験学習のことです。たとえば私が実施したことでいえば、機械学習・データ解析に関する勉強をするだけでなく...