1 ケモインフォマティクスの概要
2 特性の予測
2.1 線形モデル
2.1.1 過学習の抑制
2.1.2 次元圧縮
2.2 デモンストレーション:線形回帰モデルの構築
2.3 非線形モデル
2.4 重要な特性の推測
2.5 デモンストレーション:非線形モデルの構築
3 最適な実験条件の探索
3.1 ガウス課程回帰モデル
3.2 デモンストレーション:ガウス課程回帰
4 まとめ