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入門 機械学習による異常検知―Rによる実践ガイド 単行本 – 2015/2/19

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商品の説明

著者略歴 (「BOOK著者紹介情報」より)

井手/剛
1990年国立苫小牧工業高等専門学校機械工学科卒業、1993年東北大学工学部機械工学科卒業。2000年東京大学大学院博士課程修了(物理学専攻)、博士(理学)。2000年IBM東京基礎研究所研究員。2013年IBM T.J.Watson Research Center,Senior Technical Staff Member、現在に至る(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)


登録情報

  • 単行本: 275ページ
  • 出版社: コロナ社 (2015/2/19)
  • 言語: 日本語
  • ISBN-10: 4339024910
  • ISBN-13: 978-4339024913
  • 発売日: 2015/2/19
  • 商品パッケージの寸法: 21 x 14.8 x 1.8 cm
  • おすすめ度: 5つ星のうち 4.6 5件のカスタマーレビュー
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カスタマーレビュー

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トップカスタマーレビュー

投稿者 そそ 投稿日 2015/7/23
形式: 単行本
マハラノビス・タグチ法を理解するために買いました。実践ガイド、などとあったので(失礼ながら)内容にはたいして期待してませんでした。よくあるお手軽な実装本だろうと思っていましたが、ぜんぜん違いました。むしろRのコードの解説は最小限で、手法の導出が非常に丁寧でした。問題それ自体の考え方をまず説明してくれるので、ワカッタ感が得られます。k平均とか近傍法とか線形回帰とかの基本的な技術が中心ですが、実際に使う人が必要なことはすべて書いてある感じです。

外れ値検出とかの実用的な本はあまりない上、統計学の本では、天下り的に分布が出てきて、帰無仮説?がどうたらと、学者の自己満足みたいな話が続くことが多いです。はっきり言って統計が実際に使えるのか疑ってましたが、考えが変わりました。目からウロコです。

しいて言えば、最後の時系列モデルの章は生煮え感がちょっとありましたが、全体として有用、貴重な良書だと思います。うれしい誤算に星5つ。
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形式: 単行本
私は、工場のセンサーデータを分析しています。データ項目数が非常に多く、データ量も非常に多いので、従来のように目と手で外れ値を探すのが大変で、仕事で異常検知をすることになって買って読みました。

学者が書いたような統計本を想像したのですが、想像に反して即実践出来る内容で助かっています。Rはオマケ程度です。普段Rを使っている私には十分でした。

異常検知を実務でやられる方に、非常にお勧めです。
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形式: 単行本 Amazonで購入
異常検知問題にはずっと悩んでいます。ナローパスを全て無事通過しないと高品質を手にすることができない製造業、発見されないよう工夫に工夫を重ねている経理操作などは検知方法の決め手が見つからない、見つかっても次から次により高度な異常が出現するからです。この本は異常検知の基本的な考え方、データと統計の基本、異常検知手順の流れから始まり、不要な次元を縮小する異常検知、高度な回帰と相関分析を用いた入・出力のあるデータからの異常検知、時系列データから自己回帰や状態空間モデルによる異常検知、そしてモデルが変わってゆく悩みへの対処法などを詳しく解説してくれています。また所どころにサンプルデータを使ったRでの実行例も参考になるかも知れません。問題の困難さから整理ができない現状から抜け出し、気を取り直して解決の糸口を見つけたい身に取っては手元に置きたい本です。ただ、基本となる数学的手法には大学理系程度の基礎が必要だと思います。
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形式: 単行本 Amazonで購入
ノンパラメトリックな時系列データの異常検知・変化検知を行う方法を模索していて、本書にたどり着きました。
類書では「理屈は分かったけど実際どうコーディングすれば??」というギャップがあるものが多いですが、本書はRによるサンプルコードが随所に記載されており、実際に自分で手を動かしてみるとっかかりとして非常にありがたいです。
Rのコードもパッケージをうまく活用して最小限のコードで済むように工夫されており、Rのパッケージの使い方のガイドとしても素晴らしいです。
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形式: 単行本 Amazonで購入
いろいろな手法の説明があり、かつRでの実例がでているので、大変役に立っています。
そのままは適用できなくとも、概念がわかるので、勉強するのはいい本だとおもいした
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