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...
ケモメトリックス
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...
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...
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...