ケモインフォマティクス

[Python・MATLABコードあり] クロスバリデーションしないで非線形回帰モデルのハイパーパラメータを最適化する方法~サンプルの中点の活用~

どうして クロスバリデーション しないの? データ解析をしていると、いろいろな理由でクロスバリデーションを使いたくない、もしくはクロスバリデーションを使えないことがあります。 一つはサンプルが少なすぎるときです。クロスバリデーションでは、最...

ひと足先に2019年度のシラバス公開 (分離化学工学・化学プロセスシステム工学・化学工学特論2)

今年度分の講義の内容の書かれたシラバスについては、学部はこちらから、大学院はこちらから見ることができます。ちょうど今は来年度分のシラバスを作成する時期でして、今年度の講義における学生からのフィードバックを参考にして、作り終えました。そこで、...

独立成分分析 (Independent Component Analysis, ICA) ~PCAの無相関より強力な ”独立” な成分を抽出~

よく、主成分分析(Principal Component Analysis, PCA) と比べられることが多い、独立成分分析 (Independent Component Analysis, ICA) についてです。 PCA ではデータを低...

ダブルクロスバリデーション(モデルクロスバリデーション)でテストデータいらず~サンプルが少ないときのモデル検証~

回帰モデルやクラス分類モデルを検証するときの話です。 モデルの検証 一般的には、データセットが与えられたとき、サンプルをモデル構築用サンプル (トレーニングデータ, training dataset) とモデル検証用サンプル (テストデータ...

[Pythonコードあり] サポートベクター回帰(Support Vector Regression, SVR)のハイパーパラメータを高速に最適化する方法

サポートベクター回帰 (Support Vector Regression, SVR) は、こちら:サポートベクター回帰(Support Vector Regression, SVR)~サンプル数10000以下ならこれを使うべし!~ にある...

適応的な実験計画法の概要と研究の方向性 (実験・シミュレーションのデータベース利用)

最初に、材料・製品設計と、プロセス・装置設計の話をします。 材料設計・製品設計 こちら:分子設計・化学構造設計の概要と研究の方向性 (化合物データベース利用) のような分子設計により、化合物を開発した後は、それを適切に材料や製品にしなければ...

Pythonで試行錯誤しながらデータ解析をしていただいた話~第7回ケモインフォマティクス入門講座~

受講者のユーザーエクスペリエンスを大事にする 第7回ケモインフォマティクス入門講座 中級編  において講師 兼 ファシリテーターを務めてまいりました。 内容としては、 ケモメトリックスの基礎を学びサンプルデータなどでケモメトリックス手法を用...

分子設計・化学構造設計の概要と研究の方向性 (化合物データベース利用)

分子設計、つまり目的に応じた化学構造の設計についての話です。分子設計を応用する対象が、医薬品のときは、医薬品設計や薬物設計と呼ばれたりもします。 分子設計とは? 分子設計の目的は、高い機能をもつ化合物をつくることです。たとえば、 よく効く薬...

金子研で高分子を扱う!?高分子計算機科学研究会で招待講演

2017年10月20日の高分子計算機科学研究会にお招きいただき、講演して参りました。今回の研究会の主題は、材料設計に向けたインフォマティックス技術とその応用です。研究会における講演の中のキーワードを並べると、 高分子材料 データベース デー...

r2やRMSE・MAEはもう古い!?回帰分析においてモデルを評価するための新しい指標を開発しました

データ化学工学研究室としての最初の論文が掲載されました。つまり、わたしが明治大学に異動したあとに実施した研究成果の論文として、初めてのものです。その報告をすると同時に、論文の内容の概要を説明します。 この論文は、回帰モデルを評価するための新...
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