hirotsuru314 https://blog.hatena.ne.jp/hirotsuru314/ Fire Engine https://hirotsuru.hatenablog.com/ Python データサイエンス 異常検知 はじめに 今回は、特異スペクトル変換法というアルゴリズムをPythonで実装します。このアルゴリズムは時系列データの異常検知に対して非常に強い力を発揮します。また、ハイパーパラメータ（人が調整する必要のあるパラメータ）が少なく、比較的チューニングが容易であることも特徴の一つです。数学の理論については深追いはせず、アルゴリズムの概要と実装まで書いていきたいと思います。 【目次】 はじめに 時系列データについて 時系列データの異常と変化点検知 特異スペクトル変換法の概要 履歴行列とテスト行列 特異値分解 変化度の定義 Pythonによる実装 特異スペクトル変換法の課題 おわりに 時系列データについ… 190 <iframe src="https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Fhirotsuru.hatenablog.com%2Fentry%2F2017%2F10%2F11%2F221255" title="特異スペクトル変換法による時系列データの異常検知（Python） - Fire Engine" class="embed-card embed-blogcard" scrolling="no" frameborder="0" style="display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;"></iframe> https://cdn-ak.f.st-hatena.com/images/fotolife/h/hirotsuru314/20171011/20171011214524.png Hatena Blog https://hatena.blog 2017-10-11 22:12:55 rich https://hirotsuru.hatenablog.com/entry/2017/10/11/221255 1.0 100%