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...
ケモインフォマティクス
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...
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...
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...
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...
日本薬学会第138年会＠金沢 で金子研の学生の研究発表
2018年3月25, 26, 27, 28日に開催されました 日本薬学会 第138年会(金沢) ～ 次世代に向けた創薬／医療イノベーションの今 ～ に参加して、データ化学工学研究室(金子研)の学生２名が口頭発表して参りました。 とても大規模...
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人とも修士に進学しますので、研究室内の状況としてはあまり変わらないのですが、一つの区切りですので、４年生の一年...
混合ガウスモデル (Gaussian Mixture Model, GMM)～クラスタリングするだけでなく、データセットの確率密度分布を得るにも重宝します～
クラスタリングについては、階層的クラスタリングと k-means クラスタリングをやりました。 今回は、混合ガウスモデル (Gaussian Mixture Model, GMM) というクラスタリングの手法です。GMM を使うことで、デー...
異分野融合ワークショップ「データ科学との融合による化学の新展開」での招待講演＠NAIST
2018年3月13, 14日で奈良先端科学技術大学院大学 (NAra Institute of Science and Technology, NAIST) において開催された異分野融合ワークショップ「データ科学との融合による化学の新展開」...