多変数の間の直接相関をスパース推定する手法であるグラフィカル Lasso と、その異常検知への応用についてまとめました。Read less
グラフィカル Lasso を用いた異常検知
多変数の間の直接相関をスパース推定する手法であるグラフィカル Lasso と、その異常検知への応用についてまとめました。Read less
Anomaly Detection in Streams with Extreme Value Theoryを読んだ - yasuhisa's blog
Anomaly Detection in Streams with Extreme Value Theory Amossys-team/SPOT: SPOT algorithm implementation (with variants) KDD2017の異常検知の論文です。異常検知を行なうとき、何らかの閾値を設定しますがこの閾値の決定は難しいことが多いです(そして精度にはよく効いてくる...)。正規分布のように理論的によく知られていて、解析的にも扱いやすいような分布では、累積分布関数を逆に辿ると「99.9%に対応する閾値はこれ!」と設定することができます。しかし、確率分布を陽に仮定するとそれ以外の分布ではきちんと動かなかったり、データ毎にモデル化をする必要があります。陽に確率分布を仮定しない方法もありますが、そちらはデータが少ないor厳しめのパーセンタイルを指定したいときに難しさがありま
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