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Hiromasa Kaneko

hkaneko
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Decks

モデルの微分による非線形モデルの解釈
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9.4k
Locally-Weighted Partial Least Squares (LWPLS, 局所PLS) ～あのPLSが非線形性に対応！～ [Python・MATLABコードあり]
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実験計画法で実験パラメータの候補を選択する (直交表を作成する) プログラムを公開します
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ベイズ最適化(Bayesian Optimization, BO)～実験計画法で使ったり、ハイパーパラメータを最適化したり～
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t-distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE) ～データの可視化に特化した手法～
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T2統計量・Q統計量～異常値を検出したり、モデルの適用範囲・適用領域(AD)を設定したり～
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モデルの適用範囲・モデルの適用領域 (Applicability Domain, AD) ～回帰モデル・クラス分類モデルを使うとき必須となる概念～
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第7回ケモインフォマティクス若手の会におけるディスカッション用の資料を公開～Generative Topographic Mapping(GTM)でデータの可視化・回帰分析・モデルの逆解析を一緒にやってみた～
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単純ベイズ分類器 (ナイーブベイズ, Naïve Bayes Classifier) でクラス分類
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One-Class Support Vector Machine (OCSVM) で外れ値・外れサンプルを検出したりデータ密度を推定したりしよう！
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外れ値検出 (Outlier Detection) もしくは 外れサンプル検出 (Outlier Sample Detection) ～他の値・サンプルと大きく異なる値・サンプルを見つけよう！～
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k最近傍法(k-Nearest Neighbor, k-NN)でクラス分類・回帰分析・モデルの適用範囲(適用領域)の設定をしよう！
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Adaboost (Adaptive Boosting) によるアンサンブル学習のやり方を解説します
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化学プロセスシステム工学　第１３回
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化学プロセスシステム工学　第１２回
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化学プロセスシステム工学　第１１回
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化学プロセスシステム工学　第１０回
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化学プロセスシステム工学　第９回
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