気に入った記事をブックマーク
- 気に入った記事を保存できます
保存した記事の一覧は、はてなブックマークで確認・編集ができます
- 記事を読んだ感想やメモを書き残せます
- 非公開でブックマークすることもできます
future-chem.comエントリーの編集
エントリーの編集は全ユーザーに共通の機能です。
必ずガイドラインを一読の上ご利用ください。
0
記事へのコメント0件
- 注目コメント
- 新着コメント
新着コメントはまだありません。
このエントリーにコメントしてみましょう。
このエントリーにコメントしてみましょう。
注目コメント算出アルゴリズムの一部にLINEヤフー株式会社の「建設的コメント順位付けモデルAPI」を使用しています
いまの話題をアプリでチェック！
- バナー広告なし
- ミュート機能あり
- ダークモード搭載
関連記事
線形モデルを用いた化合物の溶解度予測：通常最小二乗法，Ridge回帰，Lasso回帰
これまで「RDKitとscikit-learnで機械学習：変異原性をk-最近傍法で予測」という記事から3回に渡り，化... これまで「RDKitとscikit-learnで機械学習：変異原性をk-最近傍法で予測」という記事から3回に渡り，化合物の変異原性の有無を予測する「2クラス分類」の機械学習モデルを構築してきました． 今回は教師あり学習のもう1つの柱である「回帰」と呼ばれる問題を扱います．具体的には化合物の溶解度を予測する機械学習モデルを，「線形モデル」というアルゴリズムを用いて考えていきます． 今回は下記論文に付属のデータセットを用いて機械学習を行っていきます． 「ESOL: Estimating Aqueous Solubility Directly from Molecular Structure」 J. Chem. Inf. Comput. Sci. 2004, 44, 1000–1005. (DOI: 10.1021/ci034243x) 線形モデルとは 線形モデルは入力ベクトルの線形関数として
future-chem.com
future-chem.com
future-chem.com
future-chem.com
otakei.otakuma.net
note.com/fromdusktildawn
comic-action.com
shohgaisha.com
blog.jxck.io
rtbsquare.work
pc.watch.impress.co.jp
www.itmedia.co.jp
speakerdeck.com/joisino
megalodon.jp
gigazine.net
fy.blackhats.net.au
times.abema.tv
sedo.com
