☆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