Ｐｙｔｈｏｎで学ぶ実験計画法入門 ベイズ最適化によるデータ解析
金子弘昌(著)
/ＫＳ情報科学専門書
作品情報
★ 実験を効率化する強い味方 ★
もう実験で疲弊しない。次に試す実験条件は、データと統計学が教えてくれる！
ベイズ最適化とPythonを駆使して、効率よく研究・開発を進めよう！
《すぐに試せるサンプルデータセット・サンプルコード付き》
■ データ解析の初歩から、モデルの設計、実践的な応用事例までを導く。
■ 実験時間や人数が限られる今、絶対に役立つスキルが身につく！
■ 入門書であり、実践書。フルカラー！
【目次】
第1章 データ解析や機械学習を活用した分子設計・材料設計・プロセス設計・プロセス管理
・ケモ・マテリアルズ・プロセスインフォマティクス
・分子設計
・材料設計
・なぜベイズ最適化が必要か
・プロセス設計
・プロセス管理
・データ解析・人工知能（モデル）の本質
第2章 実験計画法
・なぜ実験計画法か
・実験計画法とは
・適応的実験計画法
・必要となる手法・技術
第3章 データ解析や回帰分析の手法
・データセットの表現
・ヒストグラム・散布図の確認
・統計量の確認
・特徴量の標準化
・最小二乗法による線形重回帰分析
・回帰モデルの推定性能の評価
・非線形重回帰分析
・決定木
・ランダムフォレスト
・サポートベクター回帰
・ガウス過程回帰
第4章 モデルの適用範囲
・モデルの適用範囲とは
・データ密度
・アンサンブル学習
第5章 実験計画法・適応的実験計画法の実践
・実験候補の生成
・実験候補の選択
・次の実験候補の選択
・ベイズ最適化
・化学構造を扱うときはどうするか
第6章 応用事例
・複雑な非線形関数を用いた実験計画法・適応的実験計画法の実践
・分子設計
・材料設計
・プロセス設計
第7章 さらなる深みを目指すために
・Gaussian Mixture Regression（GMR）
・GMR-Based Optimization（GMRBO）（GMRに基づく適応的実験計画法）
・複雑な非線形関数を用いたGMRBOの検証
第8章 数学の基礎・Anaconda・Spyder
・行列やベクトルの表現・転置行列・逆行列・固有値分解
・最尤推定法・正規分布
・確率・同時確率・条件付き確率・確率の乗法定理
・AnacondaとRDKitのインストール・Spyderの使い方
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商品情報
- 著者
- 金子弘昌
- ジャンル
- サイエンス・テクノロジー - 数学・物理学・化学
- 出版社
- 講談社
- 掲載誌・レーベル
- ＫＳ情報科学専門書
- 書籍発売日
- 2021.06.07
- Reader Store発売日
- 2021.08.13
- ファイルサイズ
- 48.7MB
- ページ数
- 192ページ
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この作品のレビュー
平均 4.0 （3件のレビュー）
-
主にデータ解析の基本を学びたい方向けの本ですが、流行のPythonでのサンプルコードが多く載っているので、後輩くん達の参考書に購入♪
投稿日：2023.05.28
思ってた実験計画法と違った
こういうのも含めて実験計画法なのかー
化学データにおける実験計画法というタイトルの方が良かったかも投稿日：2022.01.23
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