☆異常状態を検出するための、種々の判別分析手法や異常検知手法を解説いたします!
1.判別と異常検知
 1-1 教師あり学習、教師なし学習とは?
 1-2 手法の複雑さと過学習
 1-3 複雑さの選定
  (1)交差検証法
 1-4 判別機の性能評価
  (1)ROC曲線
2.異常判別:教師あり学習
 2-1 線形判別
 2-2 2次判別
 2-3 Support Vector Machine (SVM)
  (1)ハードマージンとソフトマージン
  (2)カーネルトリック
3.異常検知:教師なし学習
 3-1 正規分布を用いた異常検知:単変量の場合
 3-2 正規分布を用いた異常検知:多変量の場合
  (1)マハラノビスの距離
  (2)MT法の問題点と解決策
 3-3 Local Outlier Factor
 3-4 One Class SVM
 3-5 時系列モデルにおける異常検知
  (1)変化点検知
  (2)Change Finder
4.異常検知の活用例紹介