モデルの適用範囲・モデルの適用領域 (Applicability Domain, AD) ～回帰モデル・クラス分類モデルを使うとき必須となる概念～
今回は、モデルの適用範囲・モデルの適用領域 (Applicability Domain, AD) についてです。AD は回帰モデル・クラス分...
「 プロセス制御・プロセス管理・ソフトセンサー 」一覧
単純ベイズ分類器 (ナイーブベイズ, Naïve Bayes Classifier) でクラス分類
今回は、単純ベイズ分類器 (ナイーブベイズ, Naïve Bayes Classifier) についてです。ナイーブベイズにより多クラス分類...
![回帰分析のときに外れサンプルを検出する手法を開発しました [金子研論文]](https://datachemeng.com/wp-content/uploads/SnapCrab_NoName_2018-5-4_18-21-7_No-00-150x150.png)
回帰分析のときに外れサンプルを検出する手法を開発しました [金子研論文]
応化先生と生田さんが論文 “Automatic outlier sample detection based on regression a...
プロセス・マテリアルズ・ケモインフォマティクスオンラインサロン (金子研オンラインサロン) をやっています！
金子研の外部の方向けに、金子研主催で無料のオンラインサロンをはじめました。slackでやりまして、オンラインサロンのメンバー登録やサロン内で...
One-Class Support Vector Machine (OCSVM) で外れ値・外れサンプルを検出したりデータ密度を推定したりしよう！
今回は、One-Class Support Vector Machine (OCSVM) についてです。OCSVM は SVM を領域推定問...
外れ値検出 (Outlier Detection) もしくは 外れサンプル検出 (Outlier Sample Detection) ～他の値・サンプルと大きく異なる値・サンプルを見つけよう！～
今回は、外れ値検出 (Outlier Detection) もしくは 外れサンプル検出についてです。他の値と大きく異なる値を見つけたり、他の...
k最近傍法(k-Nearest Neighbor, k-NN)でクラス分類・回帰分析・モデルの適用範囲(適用領域)の設定をしよう！
今回は、k最近傍法 (k-Nearest Neighbor, k-NN) についてです。k-NN だけで、 クラス分類 回...
Adaboost (Adaptive Boosting) によるアンサンブル学習のやり方を解説します
今回は、アンサンブル学習の方法の一つである Adaboost (Adaptive Boostling) です。アンサンブル学習についてはこち...
「化学プロセスシステム工学」の講義資料を(ほぼ)すべて公開します
2017年度の秋学期において、「化学プロセスシステム工学」の講義を行いました。主にプロセスモデリングやプロセス制御についてです。ここでは、そ...
２０１７年度における学生の研究まとめ
本日は明治大学の卒業式＋学位記授与式です。データ化学工学研究室 (金子研) の３人の４年生も卒業します。一年間、早いものです。 ３人と...