
マイページに作品情報をお届け!
異常検知と変化検知
イジョウケンチトヘンカケンチ
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。するする読めて、ずっと使える1冊。現在知られている異常検知・変化検知の手法の大半をカバーした。
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
- 前巻
- 次巻
オンライン書店で購入する
目次
第1章 異常検知・変化検知の基本的な考え方
第2章 ホテリングのT2法による異常検知
第3章 単純ベイズ法による異常検知
第4章 近傍法による異常検知
第5章 混合分布モデルによる逐次更新型異常検知
第6章 サポートベクトルデータ記述法による異常検知
第7章 方向データの異常検知
第8章 ガウス過程回帰による異常検知
第9章 部分空間法による変化検知
第10章 疎構造学習による異常検知
第11章 密度比推定による異常検知
第12章 密度比推定による変化検知
書誌情報
紙版
発売日
2015年08月08日
ISBN
9784061529083
判型
A5
価格
定価:3,080円(本体2,800円)
ページ数
192ページ
シリーズ
機械学習プロフェッショナルシリーズ
電子版
発売日
2015年12月04日
JDCN
0615290800100011000R
著者紹介
著: 井手 剛(イデ ツヨシ)
IBM T. J. Watson Research Center Research Staff Manager
東京大学大学院新領域創成科学研究科 教授
オンライン書店一覧
関連シリーズ
-
グラフニューラルネットワーク
-
最適輸送の理論とアルゴリズム
-
機械学習工学
-
ガウス過程と機械学習
-
機械学習のための連続最適化
-
劣モジュラ最適化と機械学習
-
変分ベイズ学習
-
深層学習による自然言語処理
-
統計的学習理論
-
統計的因果探索
-
生命情報処理における機械学習
-
深層学習
-
強化学習
-
機械学習のための確率と統計
-
関係データ学習
-
確率的最適化
-
画像認識
-
音声認識
-
ヒューマンコンピュテーションとクラウドソーシング
-
バンディット問題の理論とアルゴリズム
-
ノンパラメトリックベイズ 点過程と統計的機械学習の数理
-
トピックモデル
-
データ解析におけるプライバシー保護
-
スパース性に基づく機械学習
-
サポートベクトルマシン
-
グラフィカルモデル
-
オンライン予測
-
オンライン学習
-
ウェブデータの機械学習