
ガウシアンカーネルを用いた SVR ではモデルの適応範囲を考慮しなくてよいの?!
目的変数 Y と説明変数 X との間で回帰モデル Y = f(X) を構築するとき、基本的にモデルの適用範囲 (Applicability ...
データ化学工学研究室(金子研究室)@明治大学 理工学部 応用化学科
化学・工学データを使える知識に変える世界でたった一つの研究室
目的変数 Y と説明変数 X との間で回帰モデル Y = f(X) を構築するとき、基本的にモデルの適用範囲 (Applicability ...
決定木で回帰分析やクラス分類を行うときの話です。 決定木では、他の手法と比べて回帰モデルやクラス分類モデルの予測精度が...
目的変数 Y と説明変数 (特徴量・記述子) X との間に、クラス分類や回帰分析によってモデル Y = f(X) を構築します。モデルを構築...
新型コロナウイルスの影響もあり、セミナーや講演会はオンラインで行うようになってきました。対面でやるときも、オンラインでやるときも、だいたいど...
回帰モデルやクラス分類モデルの予測精度を上げるためモデルを解釈するため色々な目的で変数選択 (特徴量選択) をしていると思います。相関係数に...
金子研の論文が出ましたのでご紹介します。タイトルは Ensemble just-in-time model based on ...
今回は、目的変数 Y の値が 0 から 1 の間にあり、回帰分析をするときの話です。例えば Y がモル分率などのときですね。このような Y ...
目的変数 Y と説明変数 X との間で回帰モデル Y = f(X) を構築するとき、Y が物性・活性などの何らかの測定値である場合をはじめと...
回帰分析では、目的変数 Y と説明変数 X との間でモデル Y = f(X) を構築します。このとき、Y ではなく、それを対数変換した lo...
「DCE soft sensor」に機能を追加しましたので報告します! 追加した機能は、現場で 「DCE soft sensor」 を...