オーバーフィッティング(過学習)の本質を理解して実用的な議論をする
回帰分析やクラス分類を行うとき、オーバーフィッティング(過学習)をしないことが重要といわれます。 オーバーフィッティングを防ぐため、クロスバリデーションでハイパーパラメータを決めたり、テストデータを用いて回帰分析手法やクラス分類手法を選んだ...
研究室
「実践GAN 敵対的生成ネットワークによる深層学習」 敵対的生成ネットワーク(Generative Adversarial Network, GAN)について学びたい方へ
Jakub Langr 著, Vladimir Bok 著, 大和田茂 訳, 「実践GAN 敵対的生成ネットワークによる深層学習」, マイナビ出版, 2020 マイナビ出版: Amazon: 敵対的生成ネットワーク (Generative ...
「ガウス過程と機械学習」 ガウス過程法についてゼロから学びたい方へ
持橋大地, 大羽成征, 「ガウス過程と機械学習」, 講談社, 2019 講談社: Amazon: ガウス過程、ガウス過程回帰、機械学習について学ぶための本です。 最初から読み進めることで、ガウス過程のイメージをもてるようになり、そして線形回...
モデルの直接的逆解析法で効率的な適応的実験計画法ができるようになりました！[金子研論文]
金子研の論文が Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems に掲載されましたので、ご紹介します。タイトルは Adaptive design of experiments based on ...
「説得力」を強くする 必ず相手を納得させる14の作戦
藤沢 晃治, 「「説得力」を強くする 必ず相手を納得させる14の作戦」, 講談社, 2015 講談社: Amazon: 今回紹介する本もデータ解析や機械学習関連とは異なり、研究成果をあげたあとに活用できる、ブルーバックスの本です。研究室の学...
どうしてGMRやGTMRといったモデルの直接的逆解析法は良好な結果を生み出すのか？
回帰モデルを直接的に逆解析ができる、すなわち説明変数 X から目的変数 Y (Y が複数でもOK！) を直接的に推定できる手法である Gaussian Mixture Regression (GMR) や Generative Topogr...
「分かりやすい文章」の技術 読み手を説得する18のテクニック
藤沢 晃治, 「「分かりやすい文章」の技術 読み手を説得する18のテクニック」, 講談社, 2004 講談社: Amazon: 今回紹介する本もデータ解析や機械学習関連とは異なります。たとえばデータ解析や機械学習をして研究成果をあげた後に、...
バッチプロセスにおける特徴量の作り方
バッチプロセスにおいて、プロセスの異常を検出したり異常原因の診断をしたり、説明変数 X と目的変数 Y との間でモデル Y = f(X) を構築して X から Y を予測したり、Y が望ましい値になるようにバッチプロセスを設計したりすること...
「分かりやすい説明」の技術 最強のプレゼンテーション15のルール」 研究成果をわかりやすく説明・プレゼンしたい方が読む本
藤沢 晃治, 「「分かりやすい説明」の技術 最強のプレゼンテーション15のルール」, 講談社, 2002 講談社: Amazon: 今回紹介する本は、データ解析や機械学習関連とは異なり、研究成果をあげた後に、研究成果を報告したりプレゼンした...
説明変数の重要度を考慮した新たな非線形サポートベクター回帰(SVR)を開発しました！[金子研論文]
金子研の論文が Journal of Chemometrics に掲載されましたので、ご紹介します。タイトルは Support vector regression that takes into consideration the impo...