こんばんは，@PKです. 前回の記事では，Support Vector Machine (SVM) のKNIME Workflowについて紹介しました． www.t-kahi.com 今回はSVMのKNIME WorkflowをRやPythonのノードを使って行うWorkflowを紹介します． KNIME Workflow概要 「R Learner/Predictor…
こんばんは，@PKです. 以前の記事では，Random Forestについて3回に分けてご紹介し，機械学習の基礎的な手法（テストデータ・学習データの分類，交差検証，パラメーター最適化）をKNIME Workflowで紹介しました． 【KNIME】〈前編〉KNIMEでRandom Forest：「…
こんにちは，@PKです. bioRxivなどpreprint serverの文献は，生命科学分野でも増加しています． このようなpreprintはPubMed検索では引っかからないので，どのように情報を収集するかを考えていました． 今回はEurope PMCを利用してkeyword-based RSS Feedを…
こんばんは，@PKです. 解析待ちながらTwitterを見ていたら，@kzfmさんのブログが上がっていました． blog.kzfmix.com 梅田望夫さんの「ウェブ進化論」という名著かつ古典があります。既に13年以上も前に出版された本ですが未読であれば読んでおくことをおす…
こんばんは，@PKです. これまでRandom ForestをKNIMEで行うためのノード紹介やパラメーターの最適化などを紹介してきました． www.t-kahi.com www.t-kahi.com 今回は〈後編〉ということで，これまで〈前編〉〈中編〉でKNIMEの専用ノードで行った処理を，Rのc…
こんばんは，@PKです. 前回の記事では〈前編〉KNIMEでRandom Forestということで，「Random Forest Learner/Predictor」を使って学習モデルの作成やテストデータの予測などを紹介しました． www.t-kahi.com しかし，実際にRandom Forestを行う際は，学習デー…
こんばんは，@PKです. 以前，ブログで「Bootstrap」と「Decision Tree」についてそれぞれ紹介しました． www.t-kahi.com www.t-kahi.com このBootstrap SamplingとDecision Treeを組み合わせた機械学習の手法が「Random Forest」です． 今日は機械学習の手法…
こんばんは，@PKです. 前回，決定木（Decision Tree）をKNIME Workflowで行う手法についてご紹介しました． www.t-kahi.com 今回は，前回ご紹介した決定木のWorkflowを使って，モデルの検証手法である，交差検証（Cross Validation）ノードの紹介をしたいと…
こんばんは，@PKです. 前回の記事では線形判別分析（LDA）のKNIME Workflowをご紹介しました． www.t-kahi.com LDAは複数のクラスのデータを最も良く判別できるように線を引く，というイメージでした． 異なる判別分析の手法として決定木(decision tree)によ…
記事が増えてきて自身で探すのが難しくなってきたのでKNIMEとCellProfilerを中心に記事まとめを作成しました． 今後はこちらにもアップデートしていきます． KNIME KNIMEのインストール方法について KNIMEとデータ分析 KNIMEとデータ処理 KNIMEとデータベー…
こんにちは，@PKです. 今日は判別分析の一種である線形判別分析(Linear Discriminant Analysis)のKNIME Workflowについて紹介したいと思います． 線形判別分析(Linear Discriminant Analysis) とは KNIME Workflowの概要 「Linear Discrimination Analysis」…
