創薬といえばAI創薬、
AI創薬といえばAI（人工知能）、
人工知能といえば機械学習、
機械学習といえば多変量解析、
というわけで、創薬 Advent Calendar 2018 の投稿記事として、多変量解析がらみの記事を紹介したいと思います。すべて某学の講義のために私が準備したものです。AI創薬を理解するための基礎として、まずは多変量解析や機械学習を理解してみましょう！最後には「化学情報学（ケモインフォマティクス）」の入門講座の記事も用意しました。まだ未完成の記事がありますが、それはおいおい加筆していくので楽しみにしててね！
え？誰のことですか？昨年「創薬ダジャレ」とかいう謎の記事を書いた人って？
Excelで理解するコース
- Excel 関数の基本の復習
- Excel を使った線形回帰、4つの方法
- ロジスティック回帰をExcelで理解する
- 多層パーセプトロン (Multilayer perceptron, MLP)をExcelで理解する
- 主成分分析をExcelで理解する
- 因子分析をExcelで理解する
Pythonで理解するコース
- Jupyter Notebook を使った大規模データの可視化と機械学習 １日体験コース
- 線形単回帰を Python で理解する
- 主成分分析を Python で理解する
- 二分法・ニュートン法・勾配降下法をPythonで理解する
- 多層パーセプトロン (Multilayer perceptron, MLP)をPythonで理解する
- 連立一次方程式と線形重回帰をPythonで理解する
- 様々な補間法と最小2乗法をPythonで理解する
- 微分や微分方程式をPythonで理解する
- 積分をPythonで理解する
- 数量化理論をPythonで理解する