このページでは、機械学習やケモメトリクスに関するオンライン教材を公開予定です。

 1-7 : PCAとPLSを理解しよう!

 スペクトル解析に主成分分析(PCA)やPLSを用いているが、その中身がわからない!?という方に向けて
 オンライン教材を準備中です。
 ケモメトリクス1-6を通して見れば、PCA, PLSについて理解できます!

  • ケモメトリクス1(Lambert-beer 則)(10分19秒)
    – 分光法で最も大事な法則
  • ケモメトリクス2(CLS: classical least square) 準備中
    – Lambert-Beer則を行列に拡張しよう!
  • ケモメトリクス3(ILS: inverse least square) 準備中
    – CLSの欠点を克服しよう!
  • ケモメトリクス4 (スペクトル前処理)   準備中
    – ちょっと休憩
  • ケモメトリクス5(PCA)   準備中
    – ILSの欠点を克服しよう!
  • ケモメトリクス6(PLS)   準備中
    – ILSとCLSの良いとこどりをしよう1
  • ケモメトリクス7(PCAとPLSの比較)   準備中
    – どっちが良いの?

 

 7-10:SVMを理解しよう!

 ケモメトリクス7-10を通して見れば、サポートベクトルマシンについて理解できます!

  • ケモメトリクス7(サポートベクトルマシンの紹介)  準備中
    – 最小二乗法と何が違うの?
  • ケモメトリクス8(サポートベクトルマシン、ハードマージン)   準備中
    – 厳しく判別
  • ケモメトリクス9(サポートベクトルマシン 、ソフトマージン)   準備中
    – 優しく判別
  • ケモメトリクス10(サポートベクトルマシン 、回帰分析 )
    – 非線形回帰分析ができます!pythonでの導入も説明