Sparse Generative Topographic Mapping(SGTM): データの可視化とクラスタリングを一緒に実行する方法 [金子研論文]
今回は、Sparse Generative Topographic Mapping (SGTM) という、GTM のアルゴリズムを改良することで、データの可視化をすると同時に、クラスタリングも一緒に実行できる手法についてです。この手法を開発...
論文
Generative Topographic Mapping(GTM)でデータの可視化・回帰分析・モデルの適用範囲・モデルの逆解析を一緒に実行する方法 [金子研論文]
今回は、Generative Topographic Mapping (GTM) でデータの可視化・回帰分析・モデルの適用範囲・モデルの逆解析を一緒に実行できる手法を開発し、QSPR 解析・QSAR 解析と分子設計を行った論文が、molec...
回帰分析における半教師あり学習 (半教師付き学習) のメリットを確認しました！
以前に、半教師あり学習 (半教師付き学習) における４つのメリットについて書きましたが、その中で回帰分析におけるメリットを議論して、それをQSAR解析・QSPR 解析で確認した論文が、掲載されましたのでご紹介致します。金子研オンラインサロン...
コピペのメリット・デメリット～コピペとの正しい付き合い方～
わたしもよく使うコピペ (コピー & ペースト) についてです。ファイルや画像のコピペもできますが、今回は文字のコピペのみにします。文字を選択してから、パソコンであれば コピー：「Ctrl + C」 (Windows), 「command ...
表現力向上のための研究要旨の作成 [研究室の学生向け]
今回は完全にデータ化学工学研究室 (金子研) 内の話です。こちらの、研究スキル・研究能力を構成する１５の力の中で、表現力についてです。相手に伝えたいことを、相手のバッググラウンド (背景・専門分野・レベル) を考えて、文字や図などで分かりや...
回帰分析のときに外れサンプルを検出する手法を開発しました [金子研論文]
応化先生と生田さんが論文 “Automatic outlier sample detection based on regression analysis and repeated ensemble learning” について話しています...
データの見える化・可視化をした結果を評価する指標を開発しました、ハイパーパラメータの設定もこれでOK (Python・MATLABプログラムあり)
応化先生と生田さんが論文 “k-nearest neighbor normalized error for visualization and reconstruction – A new measure for data visualiz...
アンサンブル学習でも、各サブモデルの適用範囲・適用領域をちゃんと考えよう！～Ensemble learning method Considering Applicability Domain of each Submodel (ECADS)～
応化先生と生田さんが論文 “Discussion on Regression Methods Based on Ensemble Learning and Applicability Domains of Linear Submodels”...
科学技術英語２～論文の書き方～ 研究成果を上げてテクノロジーを駆使しよう
明治大学には科学技術英語１・２という講義があります。文字通り “理系研究者のための英語” について、応用化学科の教員が分担して講義します。英語論文の調べ方や読み方、英語論文でよく出る表現などについてです。そんな中、科学技術英語２で一コマ分の...
これからも研究者は論文を論文誌に投稿するのか ～今後の研究者に求められること～
大前提まず大前提として、これからも少なくとも10年は論文を書いて論文誌に掲載されることが、研究者として評価されたり、博士号取得の要件だったりすると思いますので、金子研の学生には研究成果を論文としてまとめるよう指導します。研究するために必要な...