R言語の実習を通して、化学、マテリアルに関わる情報処理を勉強します。その内容は、準備:インストール [2]データプロセッシング:Rプログラミングの基礎 [3]統計検定1 (主に離散分布) [4]クラスタリング、主成分分析など機械学習:回帰 (PLS, 重回帰など) caretパッケージを堪能しよう。さらには化学構造の取り扱い 化学フィンガープリントのRパッケージを紹介し、実習します。化学・マテ初心者、リアルインフォマティクスに興味のある方であれば、プログラム初心者であっても参加できます。さあ、講習をうけて、「ケモ・マテリアル・データサイエンティストになろう」
- R programingでできるケモ・マテリアルインフォマティクス入門
- はじめに:ケモ・マテリアルインフォマティクスとは
- ファイルからのデータの読み込み
- Rプログラミングの基礎
- 統計検定
- t検定
- ウエルチ検定
- 相関解析
- 棒グラフ
- ボックスプロット
- スキャッタープロット図の書き方
- 各社の大量データを想定し、データ行列の作り方をマスターする
- 正規化テーブル
- 物性名、化合物、物性値の三つ組みから、化合物と物性名の表をつくる
- データ行列の特徴をマイニングする
- 主成分分析
- クラスター分析
- k平均法
- グループ数の決定など
- 機械学習を活用して物性などを予測する
- 回帰分析とは
- 重回帰
- PLS回帰
- その他の回帰
- 化学構造の取り扱い
- 化学構造の計算機表記法
- 化学フィンガープリント
- 化学構造からの物性予測
- 最近のケモ・マテリアルインフォマティクスの動向
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