R実践 機械å¦ç¿’ã«ã‚ˆã‚‹ç•°å¸¸æ¤œçŸ¥ 012. 1 é¡Œæ • 井手 剛（2015）, 『入門 機械å¦ç¿’ã«ã‚ˆã‚‹ç•°å¸¸æ¤œçŸ¥ï¼ Rã«ã‚ˆã‚‹å®Ÿ 践ガイド ï¼ã€, コãƒãƒŠç¤¾ – 著者ã¯ä¸‹è¨˜æ›¸ç±ã®è¨³è€…ã®ä¸€äººã§ã‚‚ã‚ã‚Šã¾ã™ • 『パターンèªè˜ã¨æ©Ÿæ¢°å¦ç¿’〠第12ç« ï¼ˆä¸‹å·»ï¼‰ • 『統計的å¦ç¿’ã®åŸºç¤Ž ―データマイニング・推論・予測―〠第6ç« 3. 2 目次 • 1 異常検知ã®åŸºæœ¬çš„ãªè€ƒãˆæ–¹ • 2 æ£è¦åˆ†å¸ƒã«å¾“ã†ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ã‹ã‚‰ã®ç•°å¸¸æ¤œçŸ¥ • 3 éžæ£è¦ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ã‹ã‚‰ã®ç•°å¸¸æ¤œçŸ¥ • 4 性能評価ã®æ–¹æ³• • 5 ä¸è¦ãªæ¬¡å…ƒã‚’å«ã‚€ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ã‹ã‚‰ã®ç•°å¸¸æ¤œçŸ¥ • 6 入力ã¨å‡ºåŠ›ãŒã‚るデータã‹ã‚‰ã®ç•°å¸¸æ¤œçŸ¥ • 7 時系列データã®ç•°å¸¸æ¤œçŸ¥ • 8 よãã‚ã‚‹æ‚©ã¿ã¨ãã®å¯¾å‡¦æ³• 4. 3 著者ã‹ã‚‰ã®ã²ã¨ã“㨠• 本書ã®æœ€å¤§ã®ç›®çš„ã¯ã€ç•°å¸¸æ¤œçŸ¥ã®åŸºæœ¬æŠ€è¡“を完全ã«ç†è§£ã™ã‚‹ã“ã¨ã§ã™ã€‚ 「完全ã«ã€ã¨ã„ã†ã®ã¯ã€ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ã®è¡¨ã—æ–¹ã‹ã‚‰å§‹ã¾ã£ã¦ã€ 異常度ã®è¨ˆç®—ã®ä»•æ–¹ã¾ ã§æ›–昧ã•ãªãç†è§£ã§ãã‚‹ã¨ã„ã†ã“ã¨ã§
異常行動検出入門（改）
クラシックãªæ©Ÿæ¢°å¦ç¿’ã®å…¥é–€ã€€ã€€9. モデル推定
教師ãªã—å¦ç¿’ã«ã‚ˆã‚‹ç•°å¸¸å€¤æ¤œçŸ¥(1): マãƒãƒ©ãƒŽãƒ“スè·é›¢ - 未æ¥æ°¸åŠ«
TwitterãŒãƒªãƒªãƒ¼ã‚¹ã—ãŸæ™‚系列異常値検出ã®ãŸã‚ã®Rパッケージ{AnomalyDetection}を試ã—ã¦ã¿ã‚‹ - 渋谷駅å‰ã§åƒãデータサイエンティストã®ãƒ–ãƒã‚°
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