「 プロセス制御・プロセス管理・ソフトセンサー 」一覧

これまで化学データ・化学工学データのデータ解析に役立つツールや金子研で開発された手法に関する Python コードを Github にて公開...

回帰分析において、新しいサンプルを推定するときの誤差の絶対値の平均値を推定するための指標を開発しました。イメージとしては、テストデータとして...

金子研オンラインサロンにおいて、 メンバーの方からクロスバリデーションのとき変数の標準化 (オートスケーリング) に関...

回帰モデルやクラス分類モデルを構築したら、モデルの逆解析を行うことで、目的変数の目標値を達成すると考えられる説明変数の値を推定できます。ただ...

転移学習 (Transfer Learning) 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した。どんなシチュエーショ...

これまで金子研では、学生たちやわたしが、いろいろな種類のデータセットを扱ってまいりました。参考までに、これまでのデータセットを、教師ありのサ...

下図のような欠損値 (欠損データ) のあるデータセットがあるとします。穴あきのデータセットですね。 こんなとき...

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...

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...