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異常検知本の読書メモ Part 5(密度比推定による変化検出)

前回に引き続き、密度比を直接推定するコーナー。時系列の変化検出や多変数の依存関係の崩れを捉える構造変化検知の手法を密度比推定で解く。 変化検知問題とカルバックライブラー密度比推定法 変化検知問題は第9節で取り扱った。ある時点tを含む前後で分布…

異常検知本の読書メモ Part 4(密度比推定による異常検知)

前回扱った内容を密度比推定により直接的にかっこよく解く。 やりたいこと 正常であると分かっているデータを元に異常が含まれるかもしれないデータの中から異常な標本を見つけ出す 個々に外れ値検出するのではなく、テストデータ全体の確率分布も考える 全…

異常検知本の読書メモ Part 3(疎構造学習による異常検知)

前回の復習 前回のChaper 9では「単一の」「時系列データ」に対し、部分空間法を使った変化検出法を見た。 概要はこんな感じであった。 小さいwindow幅でデータを切って、ベクトルデータにする 過去側と現在側の2つに領域に分割 時刻tにおける過去側と現在側…

異常検知本の読書メモ Part 2(方向データの異常検知と部分空間法による変化検出)

方向データの異常検知 方向データの異常検知は前回スキップしていたところ。部分空間法による変化検出をするときに方向データに関する知識が必要になったので、戻ってきた。 方向データを扱う際にキーになる分布はフォンミーゼスフィッシャー分布。こんな分…

異常検知本の読書メモ Part 1

異常検知本を最近読み進めていたので、自分が知らなくて新しく勉強になったところのみメモ。 ホテリングの法による異常検知 異常度はマハラノビス距離で与えることができる サンプル数Nが次元数Mより圧倒的に多い場合はは自由度M、スケール因子1のカイ二乗分…