異常検知と変化検知のまとめ 数式なし - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? この記事は、「Machine Learning Advent Calendar 2015」の17日目の記事になります。 「異常検知と変化検知」の本は良書だったので買うのに迷っている人のためにまとめてみました。 間違いがあれば、ご指摘頂けると幸いです。 数式を見て厳密に理解したい方は書籍購入をおススメします。 またコードに直すときはアルゴリズムが必要です。 本書籍ではアルゴリズムも記述してくれいてるのでおススメできます。 本記事ではアルゴリズムには言及しません。 #この記事で得られるもの １：異常検知における手法の種類 ２：異常検知におけ
マルコフ状態転換モデルのRパッケージ{MSwM}の使い方（異常値検出・ステータス変化検出などに有用） - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
CRANパッケージ{MSwM}の大体の使い方が分かったので簡単に共有します。 なお、しつこいようですがマルコフ状態転換モデルについてはこのブログではすっかりお馴染みの以下のテキストをご参照のこと*1。僕もまだ勉強中です。 経済・ファイナンスデータの計量時系列分析 (統計ライブラリー) 作者: 沖本竜義出版社/メーカー: 朝倉書店発売日: 2010/02/01メディア: 単行本購入: 4人 クリック: 101回この商品を含むブログ (4件) を見る Time Series Analysis 作者: James D. Hamilton出版社/メーカー: Princeton Univ Pr発売日: 1994/01/11メディア: ハードカバー購入: 1人 クリック: 5回この商品を含むブログ (7件) を見る なお、沖本テキストでは簡単な説明のみに留められているので、Hamiltonテキストの方
異常検知（変化点検出）をPythonで書いてみた | Kitchen Garden Blog
データマイニングについて勉強する機会があり、Python言語の練習がてら「変化点検出」と呼ばれる手法について、近似的ではありますが、試作してみました。 変化点検出とは 変化点検出とは、入力データの時系列的な振る舞いの変わり目（変化点）を検出する方法です（山西健司著『データマイニングによる異常検知』）。 データマイニングによる異常検知 山西 健司 Rank / Rating: 302282 / - ASIN: 4320018826 Price: ￥ 3,990 A unifying framework for detecting outliers and change points from time series (Google Scholar) DoS攻撃や新種のワームの発生による、急激な値の変わり目（トラフィック量の急増等）を検知するのに有効とされる手法です。 id:yokkun
異常値検出プラグイン fluent-plugin-anomalydetect を使ってみたのでそろそろ閾値を決めたい - 酒日記 はてな支店
異常値検知、素敵な響きですね！fluent-plugin-anomalydetect 作りました - PolyPeaceLight あらかじめ固定値でアラートの条件を決めておかなくても、通常と異なる数値変化を検出してアラートできたら大変嬉しい、ということでインストールして一週間ほど運用してみました。 fluent-agent-lite で送信されてくる nginx のアクセスログの数を対象 60秒間隔で集計 <match nginx.access.**> type copy <store> ... </store> <store> ... </store> <store> type anomalydetect tag nginx.anomaly.access_log tick 60 store_file /var/log/td-agent/anomalydetect.dat </store
異常検知の世界へようこそ - Preferred Networks Research & Development
比戸です。 先週Jubatusの最新0.4.0がリリースされましたが、外れ値検知機能の追加が目玉の一つとなっています（jubaanomaly）。昨年PFIへ入社して初めて手がけた仕事が公開されたということで感慨ひとしおですが、便乗してあまり語られることのない異常検知の世界について書きたいと思います。以下の資料は昨年のFIT2012で使ったものです。 異常検知とは簡単にいえば、「他に比べて変なデータを見つけ出す」タスクです。お正月にテレビで繰り返し流れた、おすぎとピーコのCM(*1)がわかりやすいイメージですね。機械学習の枠組みで言えば”教師無し学習”に属します。分類や回帰、クラスタリングなど応用も多く人気も研究熱も高いタスクに比べると、マイナーです。SVMとか、Random Forestとか、Boostingとか、最近だとDeep Neural Networkとか、有名な必殺技アルゴリズム
Jubatus 0.4.0 リリース!!
新年あけましておめでとうございます。今増です。 2013/1/11 に Jubatus 0.4.0 をリリースしました。 0.3.4 から多くの変更が加えられておりますので、0.3系からバージョンアップする際にはご注意ください。 ( リリースノート もご覧ください)。 ...
fluent-plugin-anomalydetect 作りました - PolyPeaceLight
jubatusでも異常値検知がリリースされたばかりですが、簡単でメモリも食わずに異常値検知できるといろいろ捗るかなぁと思い、異常値検知のpluginを作りました。 rubygems github 一日動かしてみましたが、手元の環境では特にリークもなく、fluentd本体、このplugin、node.js expressを立ち上げ、abで適当に負荷をかけ続けましたが、全体で60MBくらいでした。 <match access.**> type anomalydetect tag anomaly.access tick 86400 </match> こんな感じで設定すると、tickで指定した時間(秒)にaccess.**に入ってくるデータ数を数えてそれの異常値をスコアリングします。 また <match access.**> type anomalydetect tag anomaly.acces
異常検知（変化点検出）のパッケージを作ってみた - yokkunsの日記
時系列的な振る舞いの変化点を検出するためのパッケージを作ってみました。 CRAN: http://cran.r-project.org/web/packages/ChangeAnomalyDetection/ github: https://github.com/yokkuns/r-AnomalyDetection Usage changeAnomalyDetection(x, term = 30, smooth.n = 7, order = c(1, 0, 0), ...) x 時系列の数値ベクトル term 学習期間 smooth.n 移動平均の期間 order arima関数に渡すorder ... arima関数に渡すその他パラメータ 実行例 パッケージ読み込み library(ChangeAnomalyDetection) library(RFinanceYJ) library(
Tokyo.Rに行ってきた - いまんとこの最適解
Tokyo.R勉強会に行ってきました。 内容盛り沢山で、刺激的ですね。 個人的には時系列分析を行うxtsパッケージとgoogleVisとの連携が実践的に使えそうに思いました。 xts(zoo）のローリング機能はリサーチ（POS等の小売データなど）では有用ですし、googlevisとの連携は顧客によってはレポートとして魅力的ですね。 =＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝（以下メモ）=＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝ ○生存時間分析 -2種類の打ち切り（censered data) -ハザード関数 -ノンパラ、セミノンパラ、パラメト（共変量、分布の過程） -ノンパラ：確率分布を仮定しない（共変量、分布仮定しない） -経験分布（カプランマイヤー）、ハザード関数 -survival -surv,survfit -信頼区間推定→群間差分の検討？なのか？ -セミノンパラ：コックス比例ハザード -複数共変量の検討
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異常行動検出入門 – 行動データ時系列のデータマイニング –
The document discusses hyperparameter optimization in machine learning models. It introduces various hyperparameters that can affect model performance, and notes that as models become more complex, the number of hyperparameters increases, making manual tuning difficult. It formulates hyperparameter optimization as a black-box optimization problem to minimize validation loss and discusses challenge
Tokyo r15 異常検知入門
【第40回AIセミナー】 「説明できるAI 〜AIはブラックボックスなのか？〜」 https://www.airc.aist.go.jp/seminar_detail/seminar_040.html 【講演タイトル】 機械学習モデルの判断根拠の説明 【講演概要】 本講演では、機械学習モデルの判断根拠を提示するための説明法について紹介する。高精度な認識・識別が可能な機械学習モデルは一般に非常に複雑な構造をしており、どのような基準で判断が下されているかを人間が窺い知ることは困難である。このようなモデルのブラックボックス性を解消するために、近年様々なモデルの説明法が研究・提案されてきている。本講演ではこれら近年の代表的な説明法について紹介する。
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異常行動検出入門（改）
異常検出
尤度ヒストグラムに基づく異常検出 | CiNii Research
リアルタイム解析 -スパイク・発作検出-
リアルタイムバースト検出手法の提案 | 日本データベース学会論文誌