異常検知本の読書メモ Part 1 - yasuhisa's blog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のカイ二乗分布に従う これによりカイ二乗分布で欲しい閾値(逆関数か対応表から)を決めておく 「カイ二乗分布の分散はであるため、精度よく異常検知をするためにはなるべく変数選択をするか部分集合毎にを計算するのがよい」と書いてあってナルホド感があった 単純ベイズ法による異常検知 naive bayesのところまぁ知ってるので飛ばす ベイズ決定則とネイマンピアソン決定則の関係のところは勉強になった ベイズ決定則は異常判定を強く抑制する傾向にあるので、既存の二値分類の実装をあまり深く考えずに異常検知に使うと異常標本精度が非常に低くなってしまうため注意が必要 近傍法による
