「微分積分キャンパス・ゼミ」 微分積分の基礎、そしてラグランジュの未定乗数法を学びたい方へ
馬場敬之, 「微分積分キャンパス・ゼミ」, マセマ出版社, 2023 (改訂9)マセマ出版社: Amazon: 微分・積分についてわかりやすく学べる本です。以前に紹介した「マンガでわかる微分積分」より内容は充実していますが、難易度が上がりま...
データ解析
X と Y が一貫した関係をもつようなデータセットの作り方
説明変数 X と目的変数 Y の間で回帰モデル Y = f(X) を構築するとき、X と Y の間の関係は一貫している必要があります。下の図をご覧ください。上の (a) の図では、X と Y の間の関係は一貫していません。X の値が p の...
「マンガでわかる微分積分」 関数って何？から、微分積分の基礎を学びたい方へ
小島寛之, 「マンガでわかる微分積分」, オーム社, 2005オーム社: Amazon: データ解析や機械学習の多くの手法において、アルゴリズムの導出に微分・積分、主に微分が使われています。各手法の目的や各手法で達成したいことから、実際のア...
目的変数が複数あるときの、Gaussian Mixture Regression による直接的なモデルの逆解析、材料設計！[金子研論文]
金子研の論文が Materials & Design に掲載されましたので、ご紹介します。タイトルはDirect inverse analysis based on Gaussian mixture regression for multi...
「線形代数キャンパス・ゼミ」 機械学習の線形の手法を理解するための線形代数を学びたい方へ
馬場敬之, 「線形代数キャンパス・ゼミ」, マセマ出版社, 2023 (改訂11)マセマ出版社: Amazon: 線形代数についてわかりやすく学べる本です。たとえば以前に紹介した 「マンガでわかる線形代数」 を読んだ後に、さらに学びたい方に...
新たな3D-QSARを開発しました！[金子研論文]
金子研の論文が Molecular Informatics に掲載されましたので、ご紹介します。タイトルはTwo‐ and three‐dimensional quantitative structure‐activity relation...
「マンガでわかる線形代数」 ベクトルって何？行列って何？から、線形代数の基礎を学びたい方へ
高橋 信, 「マンガでわかる線形代数」, オーム社, 2008オーム社: Amazon: タイトルにある通り、マンガでわかりやすいです。「マンガで・・・」 と書いてあると内容が薄そうに感じられるかもしれません。もちろん、いわゆる線形代数の専...
モデルの予測精度を上げるための考え方・方針
目的変数 Y と説明変数 X との間で、回帰分析やクラス分類を行い、モデル Y = f(X) を構築します。もちろん予測精度の高いモデルが望ましいですので、モデルの予測精度を上げるために、いろいろと工夫をします。その工夫の方針は、以下の 5...
データ解析・機械学習における、よくある誤解 4 選
共同研究やコンサルティングなどで、いろいろな方々とお話していると、データ解析・機械学習に関連した誤解があることに気づきます。確かに、一見妥当そうな内容ですので、誤解するのは仕方ないと思いますし、実際、中にはわたしも昔に同じことを考えており、...
目的変数の実測値vs.予測値プロットが横になってしまう(寝てしまう)ときは非線形手法を検討しよう
データセットを用いて、目的変数 Y と説明変数 X との間で回帰モデル Y = f(X) を構築し、そのモデルに X の値を入力することで Y の値を予測することがあります。その予測結果を、下の図のような Y の実測値 vs. 予測値のプロ...