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！～
サポートベクター回帰(Support Vector Regression, SVR)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、SVRで何ができるか、SVRの特徴、どのように計算するかが説明されてい...
データ解析
リッジ回帰(Ridge Regression, RR), Least Absolute Shrinkage and Selection Operator (LASSO), Elastic Net (EN)～誤差の二乗和と一緒に回帰係数の値も小さくする～
リッジ回帰(Ridge Regression, RR), Least Absolute Shrinkage and Selection Operator (LASSO), Elastic Net (EN) について、pdfとパワーポイントの...
実験計画法の概要～データを上手く使って実験のコスパを上げましょう！～
たとえば、化学反応 A + B → C + D の、 C の収率を上げることを考えます。収率がもっとも高くなる実験条件を見つけることが目標です。実験条件の１つである反応温度を 25℃ にして実験してみましょう。人間は精密機械ではありませんし...
サポートベクターマシン(Support Vector Machine, SVM)～優秀な(非線形)判別関数～
サポートベクターマシン(Support Vector Machine, SVM)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、SVMで何ができるか、どのようにSVMを計算するかが説明されています。pd...
線形判別分析(Linear Discriminant Analysis, LDA)～多クラスにも応用できる線形クラス分類～
線形判別分析(Linear Discriminant Analysis, LDA)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、LDAで何ができるか、どのようにLDAを計算するかが説明されています。p...
部分的最小二乗回帰(Partial Least Squares Regression, PLS)～回帰分析は最初にこれ！～
部分的最小二乗回帰 (Partial Least Squares Regression, PLS) 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、PLSで何ができるか、どのようにPLSを計算するかが説...
主成分分析(Principal Component Analysis, PCA)～データセットの見える化・可視化といったらまずはこれ！～
主成分分析(Principal Component Analysis, PCA)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、PCAで何ができるか、どのようにPCAを計算するかが説明されています。pd...
モデルを作るのにサンプル数はいくつ必要か？に対する回答～モデルの適用範囲・モデルの適用領域～
統計だったり機械学習だったりニューラルネットワークだったり、データを使ったモデルの開発をしていますと、いくつサンプルがあったらモデルはできますか？ってよく聞かれます。今回はこの質問に答えながら、モデルの適用範囲・モデルの適用領域について説明...
【決意表明】金子研は第４回 IT創薬コンテスト：「コンピュータで薬のタネを創る４」に参戦します！
退路を断つため、決意表明します。データ化学工学研究室(金子硏)のメンバーで１つのグループとして、第４回 IT創薬コンテスト：「コンピュータで薬のタネを創る４」に参加することに致しました！このコンテストで参加グループは、与えられたおよそ250...
最小二乗法による線形重回帰分析～人工知能・機械学習・統計の基礎の基礎～
最小二乗法による線形重回帰分析について、pdfとパワーポイントの資料を作成しました。目的変数と説明変数とのデータセットが与えられたときに、どのように回帰係数を計算するかが説明されています。最後には回帰モデルを比較するための指標3つをまとめて...