情報理論関連をぐだぐだとスマートフォン用の表示で見る情報理論関連をぐだぐだと情報理論関係を勉強中の筆者がそれっぽいことを書くブログこの広告は、90日以上更新していないブログに表示しています。単行本(ソフトカバー)この商品を含むブログを見るの勉強会があるので、予習もかねて。異常検知とは?タイトルにもあるとおり、言ってしまえば二値の仮説検定そのもの。「異常」か、「正常」かということをデータから判断する。仮説検定とは?通常、帰無仮説がどうとか、対立仮説がどうとかいう話が出てくるけれど、ここではそう言った構成はせず、次のように考える。適当な集合として、与えられているものとする。感覚的にはデータの取り得る値の集合なので、データ集合と呼ぶことにする。上の確率分布全体のなす集合とする。関数で、あるいは、を満たすものをさす。仮説と呼ぶことにする。どちらから得られたか(実現したか)を推定する問題。正常か異常かを判断する問題。用いて2つに分けてしまうことにある。分けたり(ネイマン-ピアソン決定則)する。支持(異常であると判断)する。大きな問題、それは...実際に異常検知を行おうとするときには、このフレームワークでは大きな問題がある。与えられないということ。推定することになる*3。推定問題は検定問題とは似ているけれども全く別の問題。勉強会までの時間もないので後日書くことにする。離散的であった場合、後者は適当な位相の元で連続であった場合。*2:あまり使われないだろうけど理論的には確率的な解決策もある。*3:この場合は、異常な方は一様分布など無学習な分布を選ぶことになる。(2)はてなブログをはじめよう!bottikさんは、はてなブログを使っています。ブログを報告するスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。