異常検知と変化検知

気になるところからするする読める。異常や変化を実際に検知する現実世界の分析者向け。アルゴリズムとその活用例を広範囲に紹介。考え方やモデルの「気持ち」を丁寧に解説。

企業所属の著者が、データ解析に携わる人の視点でまとめた。必要な理論を幅広く、体系的に述べる。大規模データから「珍しいパターン」を見出す、あるいは変化の「兆し」を素早くつかむ必要がある人なら必読。

【機械学習プロフェッショナルシリーズ】
本シリーズでは、発展著しい機械学習技術の数学的な基礎理論、実用的なアルゴリズム、それらの活用法を、全２９巻にわたって刊行する。
ビッグデータ時代を牽引している若手・中堅の現役研究者が、入門的な内容から最先端の研究成果までをわかりやすく解説。
これからデータサイエンス分野で研究を始めようとしている大学生・大学院生、および、機械学習技術を基礎科学や産業に応用しようとしている研究者・技術者に向けた注目のシリーズである。


第２期として、以下の４点を同時刊行！

統計的学習理論　　　金森　敬文・著
サポートベクトルマシン　　竹内　一郎／烏山　昌幸・著
確率的最適化　　　　　　　　鈴木　大慈・著
異常検知と変化検知　　　井手　剛／杉山　将・著

第３期の刊行は２０１５年１２月、第４期の刊行は２０１６年４月の予定。

【シリーズ編者】
杉山　将　東京大学大学院新領域創成科学研究科　教授(「近刊情報」より)

目次

異常検知・変化検知の基本的な考え方
ホテリングのＴ２法による異常検知
単純ベイズ法による異常検知
近傍法による異常検知
混合分布モデルによる逐次更新型異常検知
サポートベクトルデータ記述法による異常検知
方向データの異常検知
ガウス過程回帰による異常検知
部分空間法による変化検知
疎構造学習による異常検知
密度比推定による異常検知
密度比推定による変化検知

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