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Hiromasa Kaneko

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2018年度 化学工学特論２ 第１１回
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2018年度 化学工学特論２ 第１０回
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2018年度 化学工学特論２ 第９回
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2018年度 化学工学特論２ 第８回
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2018年度 化学工学特論２ 第７回
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2018年度 化学工学特論２ 第６回
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2018年度 化学工学特論２ 第５回
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2018年度 化学工学特論２ 第４回
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2018年度 化学工学特論２ 第３回
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2018年度 化学工学特論２ 第２回
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2018年度 化学工学特論２ 第１回
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Python 環境の準備と、spyder や jupyter notebook の起動 macOS編
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Python 環境の準備と、spyder や jupyter notebook の起動 Windows編
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遺伝的アルゴリズム (GA) を活用したスペクトルの波長選択および時系列データにおけるプロセス変数かつその時間遅れ (ダイナミクス) の選択
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[プログラムあり] 教師あり混合ガウスモデル(Supervised Gaussian Mixture Models)で回帰分析も逆解析も自由自在に♪～Gaussian Mixture Regression(GMR)～
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回帰モデル・クラス分類モデルの逆解析～目標のY(物性・活性など)を達成するためのX(説明変数・記述子・特徴量・パラメータ・入力変数)とは？～
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誤差逆伝播法によるニューラルネットワーク(BackPropagation Neural Network, BPNN)～深層学習(ディープラーニング)の基礎～
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GAPLS, GASVR で説明変数の選択をしよう！[Pythonコードあり]
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