第7回ケモインフォマティクス入門講座 講義資料ケモメトリックス データセットの定義 内容 1/2 内容 2/2 注意点 どうしてデータの前処理をするの？ オートスケーリング (標準化) オートスケーリングの例 センタリング スケーリング モデル検証用(テスト)データのオートスケーリング 分散が0の変数の削除 同じ値を多くもつ変数の削除 注意点 相関係数の高い変数の組の１つの削除 しきい値は？どちらを消す？ 注意 内容 1/2 入門編の復習 回帰分析ってなに？ 最小二乗法による線形重回帰分析 最小二乗法による重回帰分析 どうして PLS を使うの？～多重共線性～ PLS とは？ PLSと一般的な重回帰分析 線形判別分析 (LDA) とは？ “最もよく判別する” とは？ 重み w の求め方 サポートベクターマシン (SVM) とは？ 線形判別関数 SVMの基本的な考え方 きれいに分離できないときは？ ２つの項を一緒に最小化 線形判別関数
合成変量とアンサンブル：回帰森と加法モデルの要点
