研究室

わたしもよく使うコピペ (コピー & ペースト) についてです。ファイルや画像のコピペもできますが、今回は文字のコピペのみにします。文字を選択してから、パソコンであれば コピー：「Ctrl + C」 (Windows), 「command ...

遺伝的アルゴリズム (Genetic Algorithm, GA) を使って説明変数を選択する話です。２つの手法である Genetic Algorithm-based Partial Least Squares (GAPLS) Geneti...

今回は完全にデータ化学工学研究室 (金子研) 内の話です。こちらの、研究スキル・研究能力を構成する１５の力の中で、表現力についてです。相手に伝えたいことを、相手のバッググラウンド (背景・専門分野・レベル) を考えて、文字や図などで分かりや...

線形のクラス分類モデル・回帰分析モデルでは、説明変数 (記述子・特徴量) ごとに重みが求まります。実際には説明変数の間には相関関係があるためモデルの解釈は簡単ではありませんが、重みを見ることでそのモデルを解釈した気になれます。ただ、非線形の...

データ化学工学研究室 (金子研) では学生の成長を最優先に考えていることはこちらに書いたとおりです。学生が成長して、研究スキル (能力・技能) が高まります。ただ、研究スキル、研究する能力といっても一つではありません。ここでは、研究力を１５...

大学教員として研究室を運営する上で第一に考えているのは、学生の成長です。こういう話をすると、研究のことはいいの？ となるのですが、研究成果のことを考えた場合でも、学生の成長なのです。研究室ではもちろん研究活動が行われています。金子研究室では...

Partial Least Squares (PLS) を変数間の非線形性に対応させた Locally-Weighted Partial Least Squares (LWPLS, 局所PLS) について、pdfとパワーポイントの資料を作成...

学会発表での質問のしかたについては、こちらに書いたとおりです。今回は逆の立場で、質問されたときの回答のしかたについて書きます。とはいっても、言いたいことは一つだけで、回答する前に、相手がききたいことを１００％理解しよう！です。そもそも、当た...

今回は、実験計画法についてです。実験計画法の概要についてはこちらをご覧ください。実験パラメータがあり、それぞれの候補の値が与えられているときに、決められた数の組み合わせを選択するプログラムを作成しましたので公開します。Python や MA...

今回は、t-distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE)についてです。変数 (特徴量・記述子など) がたくさんある (多変量・多次元の) データセットが与えられたときに、適切に２次元平面...