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ができます。推定結果として、各クラスに属する確率で得られるため、推定結果が得られた後の検討がしやすい...
研究室
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 analysis and repeated ensemble learning” について話しています...
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の質問・コメントなどの活動、すべて無料です。2024 年 1 月現在、登録者 900 名です。 デー...
Slack の必要最低限の使い方
研究室や実験TAやオンラインサロン内のコミュニケーションの手段の一つとして slack を利用しています。 中には初めて slack を使う方もいますので、念のため slack の最低限の使い方を書いておきます。 チャンネル 基本的には、 ...
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 を領域推定問題に応用した手法であり、外れ値・外れサンプルを検出できたり、データ密度を推定できたりします。データ密...
化学工学でやっていることは海外旅行と似ている
分離化学工学の講義を担当していまして、 履修している学生の中には、化学工学に対して苦手意識をもっている学生もいます。化学工学でやっていることって、モデリングして、シミュレーションして、最適化するって感じなんですが、まあ分かりにくいですよねw...
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 (Outlier Sample Detection) についてです。他の値と大きく異なる値を見つけたり、他のサンプルと大きく異なるサンプルを見つけたりす...
どうしてデータ化学工学研究室(金子研)にはコアタイムがないのか
データ化学工学研究室(金子研)にはコアタイムがありません。来るもの拒まず、去るもの追わず、といった感じです (ちょっと違う？)。とにかく、平日の何時から何時までは研究室にいてください、といったものがないのです。 シミュレーション系の研究室だ...
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 回帰分析 モデルの適用範囲(適用領域)の設定 の３つもできてしまうんです。 そんな有用な k-NN について、pdfとパ...
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らをご覧ください。 Adaboost は単純なアンサンブル学習より精度が上がると言われています。そん...