データ分析 Tanimoto-kernelを使ったベイズ最適化を思いついた！
こんにちはnissyです
前回のブログでTanimoto-kernel 搭載 サポートベクター回帰を紹介させてもらいました。
この手法について勉強していた時にふと考えが浮かんだのです！
「これってベイズ最適化に応用出来んじゃね...
nissy
データ分析 
データ分析 重要構造をハイライトしよう！ Tanimoto-kernel 搭載 サポートベクター回帰
こんにちはnissyです
前回に引き続き、化学構造を用いたデータ分析です！
化学構造と物理的性質との関係をモデリングする
定量的構造物性相関（QSPR、Quantitative Structure-Property Relat...
データ分析 ケミカルスペースを可視化しよう！ t-SNE, UMAP
こんにちはnissyです。
最近データ分析で化学構造を取り扱うテーマに携わらせていただきました。
私としては初めての経験で、日々勉強、勉強でした！
今回は、化学構造のSMILESをフィンガープリントに変換し、それらを次元削減す...
仕事 社内の開発者にマテリアルズインフォマティクスの重要性を説明する日々
こんにちは、nissyです。
「データ分析実務経験無し」で転職した化学メーカーで、研究開発DX推進に日々奮闘しております🔥
私の主な役割の一つに、開発チームに機械学習とマテリアルズインフォマティクスの重要性を説明し、彼らの理解と...
データ分析 Python個人メモ
こんにちはnissyです。
この記事は完全に個人のメモ用に使用します。私自信がPythonに関して一度調べたものを記録し、再度調べなくてよくするための記事です。
※不定期に更新
データフレームを転置した後に、インデックスを再設...
仕事 DX推進の現場から：プロジェクト推進のためのコミュニケーション
こんにちは、nissyです。
私は現職で研究開発DXを社内に推進する業務に従事しています。この役割はテクニカルな側面だけでなく、組織や人を巻き込む観点からも多くの課題を持っています。日々、新たな学びがあると感じています。
DX推...
データ分析 ガウス過程回帰のカーネル関数の違いについて可視化してみた
こんにちは、nissyです。
マテリアルズ・インフォマティクスの業界で有名な明治大学の金子弘昌先生のブログにこのような記事が掲載されていました。
私は金子先生が執筆された著書を活用して勉強してきましたが、今の今までガウス...
データ分析 勾配ブースティング入門：強力なブースティング手法（XGBoost）を徹底解説【コード有り】
こんにちは、nissyです。
本日はランダムフォレストをさらに発展させた「勾配ブースティング」について解説します。。
勾配ブースティングは、決定木やランダムフォレストといった既存の手法を更に強化し、予測精度を大幅に向上させる...
データ分析 ランダムフォレスト回帰分析：決定木を超えるアンサンブル学習【コード有り】
こんにちは、nissyです。前回は、決定木について解説しました。今回は、決定木の発展形である「ランダムフォレスト」について取り上げます。
ランダムフォレストは、決定木の強力な表現力と解釈可能性を維持しつつ、その欠点（過学習）を補完する...
データ分析 決定木回帰分析入門：重要性と使い方を徹底解説【コード有り】
こんにちは、nissyです。
今日は「決定木回帰分析」について説明します。
決定木とは、データを分類するための構造を作り出すシンプルで直感的な手法です。
「決定木回帰分析」は、データの複雑なパターンを捉えつつ、その結果を人間が...