「 研究室 」一覧

2021年8月1日現在、金子弘昌 著の３冊の本が出版されています。 金子研オンラインサロンでは、本の内...

過学習 (オーバーフィッティング) した回帰モデルやクラス分類モデルがあるとき、そのようなモデルとアンサンブル学習との相性はよいです。そもそ...

金子弘昌, 「Pythonで学ぶ実験計画法入門 ベイズ最適化によるデータ解析」, 講談社, 2021 講談社: Amazon:...

金子研で開発している直接的逆解析についてです。 (直接的逆解析ではない) いわゆる一般的な逆解析では、...

金子弘昌, 「Pythonで気軽に化学・化学工学」, 丸善, 2021 丸善: Amazon: Amazon(Kind...

既存のデータセットを用いて、説明変数 x と目的変数 y の間で、回帰分析手法やクラス分類手法により、モデル y = f(x) を構築したり...

「Pythonで気軽に化学・化学工学」 をご購入いただき感謝申し上げます。売れ行きも好調のようで嬉しい限りでございます。データを持っていたり...

説明変数 x と目的変数 y の間で回帰モデルやクラス分類モデルを構築するとき、モデルの予測精度やモデルの解釈性を向上させるため、特徴量選択...

2020 年度に 「時空間制御による運転最適化のためのモデルの高速逆解析」 という研究課題名で、研究領域 「IoTが拓く未来」 のさきがけに...

金子研の論文が Heliyon に掲載されましたので、ご紹介します。タイトルは Examining variable sele...