Pythonで学ぶ外れ値検出の基礎

【講師】

新納 浩幸　氏： 茨城大学 工学部　情報工学科　教授 　博士（工学）　 　

【プログラム】

　　1. 外れ値検出の概要
　　　　 1.1 外れ値検出とは
　　　　1.2 外れ値検出の応用
　　　　1.3 問題のタイプ分け

　　2. データ集合からの外れ値検出
　　　　 2.1 生成確率
　　　　2.2 外れ値の度合い
　　　　2.3 ホテリング理論
　　　　　　2.3.1 1次元のホテリング理論
　　　　　　2.3.2 多次元次元のホテリング理論
　　　　　　2.3.3 Python による解析例
　　　　2.4 LOF
　　　　　　2.4.1 局所的な密度
　　　　　　2.4.2 Python による解析例
　　　　2.5 One Class SVM
　　　　　　2.5.1 ソフト SVM
　　　　　　2.5.2 Python による解析例
　　　　2.6 多次元データの次元縮約による外れ値検出
　　　　　　2.6.1 主成分分析
　　　　　　2.6.2 特異値分解
　　　　　　2.6.3 再構成誤差
　　　　　　2.6.4 Python による解析例

　　3. 入出力データからの外れ値検出
　　　　 3.1 出力値の生成確率
　　　　3.2 出力値の外れ値の度合い
　　　　3.3 関数の推定
　　　　3.4 線形モデル
　　　　3.5 リッジ回帰
　　　　3.6 偏最小２乗法
　　　　3.7 正準相関分析
　　　　3.8 各種モデルの Python による解析例

　　4. 時系列データからの外れ値検出
　　　　 4.1 時系列データの外れ値
　　　　4.2 近傍法
　　　　4.3 特異スペクトル変換法
　　　　4.4 自己回帰モデル
　　　　4.5 各手法の Python による解析例

受講料

・お1人受講の場合　43,000円[税別]／1名
・1口でお申込の場合　56,000円[税別]／1口（3名まで受講可能）

　受講申込ページで2～3名を同時に申し込んだ場合、自動的に1口申し込みと致します。