【レビュー】化学のためのPythonによるデータ解析・機械学習入門


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  • 出版情報
  • ・著者:金子弘昌/著
  • ・出版日:20191023
  • ・ページ数:240P
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目次

化学・化学工学分野でPythonを使って機械学習を行うための入門書
本書は、化学・化学工学分野でPythonを使って機械学習を行うための入門書です。
これまでに蓄積してきた実験/製造データをデータ解析・機械学習を用いて分析することで、いままでとはまったく別のアプローチで材料開発を加速させたり、プロセス管理を効率化・安定化させたりすることができます。なぜなら、実験や製造データは、目に見えない、研究者・技術者の知識・知見・経験・勘の宝庫だからです。そして、データ解析・機械学習を用いることで、これらを目に見える形にすることができるからです。
読者が一から実践できるよう、Pythonのインストール方法、データ解析・機械学習の基本理論から、材料設計、分子設計、プロセス管理について実際にサンプルプログラムとサンプルデータセットを使った実践までを丁寧に解説しています。

概要

化学・化学工学分野でPythonを使って機械学習を行うための入門書。

レビューの一覧

 ・k近傍法(kNN)でモデルの適用範囲(AD)を評価する![2023-10-01に投稿]

 ・【scikit-learn】主成分分析(PCA)の基礎をマスターする!(実装編)[2021-03-10に投稿]

 ・【初心者向け】主成分分析(PCA)って一体何をしているの?(理論編)[2021-03-05に投稿]

 ・【DataFrameの前処理】欠損値とデータ型の確認、特定の列の削除、データの要約[2021-02-09に投稿]

 ・初投稿の練習として、学習に使用している参考書を紹介してみる[2021-01-27に投稿]


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