ベイズ最適化(Bayesian Optimization, BO)～実験計画法で使ったり、ハイパーパラメータを最適化したり～
ガウス過程による回帰をうまく使って、実験計画法における新しい実験候補を探索したり、回帰モデルやクラス分類モデルのハイパーパラメータ (学習では求まらないため事前に決めるべきパラメータ) を決定する方法が、ベイズ最適化 (Bayesian O...
ケモインフォマティクス
ニュートン法(ニュートン・ラフソン法)～f(x)=0の解を数値的に求める～
「f(x) = 0 の解を求めよ」 といった問題で、解析的に解を求めるのが難しいこともあります。こんなときに、直接的に解かなくても、数値的に f(x) = 0 となる xを求められる方法が、ニュートン法 (ニュートン・ラフソン法) です。実...
最尤推定・最尤法～与えられたデータから確率分布のパラメータを推定する～
人工知能・機械学習についてよく知っていても、意外とあやふやだったりする最尤推定・最尤法について、pdfとパワーポイントの資料を作成しました。最尤推定・最尤法の具体例や計算方法、変数の標準化 (オートスケーリング) との関係について説明されて...
Stepwise (ステップワイズ) 法による説明変数 (入力変数・記述子・特徴量) の選択～手軽な変数選択手法～
Stepwise (ステップワイズ) 法による変数選択について、pdfとパワーポイントの資料を作成しました。Stepwiseの特徴や、データセットが与えられたときにStepwiseで何ができるか、Stepwiseをどのように計算するかが説明...
回帰モデル・クラス分類モデルを評価・比較するためのモデルの検証 (Model validation)
いろいろな回帰モデル・クラス分類モデルを構築したり、モデルの中のハイパーパラメータ (PLSの成分数など) を決めたりするとき、モデルを評価・比較しなければなりません。そのためのモデルの検証 (model validation) の方法につ...
高校数学の知識から、人工知能・機械学習・データ解析へつなげる、必要最低限の教科書
『高校数学の知識から、人工知能・機械学習・データ解析へつなげる、必要最低限の教科書』です。必要な項目については順次追記していきます。 pdfファイルはこちらから、パワーポイント(pptx)ファイルはこちらからダウンロードできます。 スライド...
Generative Topographic Mapping (GTM)～自己組織化マップ(SOM)の上位互換の手法～
Generative Topographic Mapping (GTM) について、pdfとパワーポイントの資料を作成しました。GTMの特徴や、データセットが与えられたときにGTMで何ができるか、GTMをどのように計算するかが説明されていま...
ガウス過程回帰(Gaussian Process Regression, GPR)～予測値だけでなく予測値のばらつきも計算できる！～
ガウス過程による回帰(Gaussian Process Regression, GPR)について、pdfとパワーポイントの資料を作成しました。データセットが与えられたときに、GPRで何ができるか、GPRをどのように計算するかが説明されていま...
【生データあり】Chemoinformatics, 化学工学, プロセス管理に関係する論文誌のimpact factor, 論文数, キーワード出現論文数・率 まとめ(2014, 2015, 2016)
いろいろな論文誌について、2014, 2015, 2016年の状況をWeb of Scienceで調べた内容を報告します。 対象の論文誌は下のとおりです。 Journal of Chemical Information and Modeli...
自己組織化マップ(Self-Organizing Map, SOM)～非線形の可視化・見える化手法、ただ過学習の危険性も高いので注意！～
自己組織化マップ(Self-Organizing Map, SOM)について、pdfとパワーポイントの資料を作成しました。データセットが与えられたときに、SOMで何ができるか、RFをどのように計算するか、SOMの特徴・問題点・解決策が説明さ...