目次
１ 異常検知の基本的な考え方
２ 正規分布に従うデータからの異常検知
３ 非正規データからの異常検知
４ 性能評価の方法
５ 不要な次元を含むデータからの異常検知
６ 入力と出力があるデータからの異常検知
７ 時系列データの異常検知
８ よくある悩みとその対処法
著者等紹介
井手剛［イデツヨシ］
１９９０年国立苫小牧工業高等専門学校機械工学科卒業、１９９３年東北大学工学部機械工学科卒業。２０００年東京大学大学院博士課程修了（物理学専攻）、博士（理学）。２０００年ＩＢＭ東京基礎研究所研究員。２０１３年ＩＢＭ Ｔ．Ｊ．Ｗａｔｓｏｎ Ｒｅｓｅａｒｃｈ Ｃｅｎｔｅｒ，Ｓｅｎｉｏｒ Ｔｅｃｈｎｉｃａｌ Ｓｔａｆｆ Ｍｅｍｂｅｒ、現在に至る（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）
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感想・レビュー
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まろにしも
10
予想通り、私には難しかったが、統計検定準1級で勉強していた手法の「お気持ち」や「流れ」についての理解が深まる部分もあり、また、固有値やスペクトル分解など、線形代数のエッセンス部分の理解が弱いことを再認識出来たのは、良かった。2023/10/21
むらてつ
1
内容が結構難しかったのでナナメ読み．2022/05/02
はやと
1
非常にわかりやすかった。 さまざまなパターンのデータに対応する異常検知の手法がまとめられていたので、教科書代わりに使いたい。 個人的にpythonで書きたいので、Rのコードを書き換えるか先人の物を探す。2020/03/16
jackkitte
1
機械学習の観点から異常検知を扱ったまとまった書籍が現状こちらと講談社MLPシリーズの「異常検知と変化検知」だけなので、始めにこれから読んでみた。入門と書いてある割には数学・統計学の知識が分かってないと、かなり難しい内容となっている。しかし、異常検知や外れ値検出などの基本的な手法が網羅されており、尚且つ、Rでの実装方法も書かれており、解説も丁寧な内容なので、異常検知界隈をしる書籍としてはかなり良書なのではないかと思う。2017/07/20
Kenny
1
最尤推定とは「ある観測結果が与えられたとき、尤度とよばれる量が最大となるようにパラメターを決める」という手法で、確率分布の引数に観測結果を代入したものが尤度である。「データ洗浄」、「外れ値検出」、「クラスタリング」、「正準相関分布」、「異常部位検出」、「変化点検知」、「主成分分析」などの解説と数式的な根拠が記載されている。それぞれの手法をどのようにして、プログラムやビジネス、生活習慣に反映させて行くかが重要であることに変わりはないため、各手法の活用例や、長所や短所を把握するため再読を実施したい。2016/06/27
