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
メタボローム解析: PLS ( 部分最小二乗法 ) - Note of Pediatric Surgery
1. はじめに メタボローム解析を行う際に重要な解析方法である、PLS: 部分最小二乗法についてまとめてみました。参考サイトは8. 参考を見て下さい。 2. 概要 Partialleastsquares: 部分最小二乗法 多変量解析の手法の1つ 主成分分析とPLSの違いはその計算に群情報を用いるか否か 主成分分析: 教師なし次元削減法 PLS: 教師あり 教師データとして群情報を用いるのが大きな特徴 説明変数であるメタボロームデータの合成変数と目的変数の合成変数の共分散最大化を基準とする 派生した方法として、PLS回帰、PLS-DA、OPLSがある c.f.) 次元削減法 多変量解析を用いて高次元のデータを2もしくは3次元で表現する方法一般 特に機械学習のコミュニティで使用される用語 3. PLS-DA PLS判別分析 正常と異常といった2つのグループ間の差が最大になるようにモデルを考える
ERATO感謝祭SeasonIIIで発表しました - Yasuo Tabeiの日記
8月9日と10日に国立情報学研究所で開催されたERATO感謝祭SeasonIIIで発表してきました。 感謝祭のURLは、https://bigdata.nii.ac.jp/eratokansyasai3/ です。 ERATO感謝祭は様々なコンピュータサイエンス分野の有名国際会議に今年採択された論文の講演からなるワークショップです。ERATO内部の研究者の講演者が殆どですが、今年はERATO外で関連分野の研究者の講演も多くありました。私も今年KDDに採択されたということで講演者として呼んでいただきました。内容は以前ブログで紹介した文法圧縮されたデータ行列上PLS回帰モデルを学習するというものです。発表資料をslideshareに置きました。 Scalable Partial Least Squares Regression on Grammar-Compressed Data Matrice
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