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

化学情報学入門

化学情報学にRDKitとScikit-learnで入門する