最近読み進めていたので、自分が知らなくて新しく勉強になったところのみメモ。重み係数を(妥当そうな)特殊な形にすると、更新時にサンプルを覚えておく必要がなくなってよい更新式も元のEM推定の雰囲気が残っていてシンプルなままでいい感じに見えるサポートベクトルデータ記述法による異常検知いわゆる1クラスSVM。正例のみから学習するやつかと勘違いしていたけど、完全に教師なしの設定だったある程度マージンを許した状態で全データがなるべく超球の中に入るように、というのがobjectiveそのままだと大変なので、SVMと同じく双対問題にしてから解くカーネルで非線形性ができるが、変換後の超球がどんな形になるか想像しにくいということもあって、あまりオススメではない雰囲気で書かれていたように感じるガウス過程回帰による異常検知ガウス過程は関数の事前分布や事後分布を考えることができて、予測毎に予測分散等が動的に変わる性質を持っているこの値を越えたら異常!みたいな感じじゃなくて、値がでかくても分散が小さくて予測に自信があるやつは異常と見なさない、ということができる実験計画法への応用(応答局面法)が特に面白かった自動車の衝突実験のようにコストがかかるシミュレーションをなるべく少ない回数でやりたいここを変えれば改善が大きそう、というのを実験前に知りたいガウス過程回帰を逆に使ってやる。4(密度比推定による異常検知)前回扱った内容を密度比推定により直接的にかっこよく解く。(1)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。