【目次】「Pythonによる異常検知」を寄り道写経
書籍の著者 曽我部東馬 先生、監修 曽我部完 先生
写経の種類
書籍を120％楽しむための追加コードを書きます。
書籍の紹介
このシリーズは書籍「Pythonによる異常検知」（曽我部東馬 著、曽我部完 監修、オーム社、「テキスト」と呼びます）の寄り道写経です。
テキストは、2021年2月に発売され、機械学習等の誤差関数から異常検知を解明して、異常検知に関する実践的なPythonコードを提供する素晴らしい書籍です。
とにかく「誤差関数」と「異常度」の強い結びつきを堪能できる１冊です。
このブログシリーズは、テキストの実践を通じて「プログラムは紹介されていないけど、この数式をPythonで実装したらどうなる？」とか「テキストと異なるライブラリ等を用いて動かしたらどうだろう？」などと感じたことを、私個人の興味でテーマにすくいあげて Python のサンプルコードを書く「寄り道写経」の実践です。
目次
第１章「機械学習と統計解析の基本モデル」
1.3節「教師あり学習－分類と回帰」
1.4節「教師なし学習－特徴抽出・クラスタリング・次元削減」
第２章「非時系列データにおける異常検知」
2.2節「正規分布に基づく異常検知」
2.3節「非正規分布に基づく異常検知」
局所外れ値因子法（LOF法）
2.4節「高度な特徴抽出による異常検知」
① ｋ平均法
② EM法（Expectation-maximization algorithm法）
③主成分分析(PCA)
④オートエンコーダ(AE)
⑤制約付きボルツマンマシン(RBM)
第３章「時系列データにおける異常検知」
3.4節「機械学習による時系列データの解析」
①多層パーセプトロン
②再帰型ニューラルネットワーク（LSTM）
3.5節「時系列データにおける異常検知」機械学習編
①スライド窓ｋ近傍法
②特異スペクトル変換法
③ランダムフォレスト
④AdaBoost
⑤GradientBoost
⑥線形回帰
⑦サポートベクターマシン
楽しい写経シリーズの目次
ブログの紹介
note で７つのシリーズ記事を書いています。
ぜひ覗いていってくださいね！
１．のんびり統計
統計検定２級の問題集を手がかりにして、確率・統計をざっくり掘り下げるブログです。
雑談感覚で大丈夫です。ぜひ覗いていってくださいね。
統計検定２級公式問題集CBT対応版に対応しています。
Python、EXCELのサンプルコードの配布もあります。
２．実験！たのしいベイズモデリング１＆２をPyMC Ver.5で
書籍「たのしいベイズモデリング」・「たのしいベイズモデリング２」の心理学研究に用いられたベイズモデルを PyMC Ver.5で描いて分析します。
この書籍をはじめ、多くのベイズモデルは Ｒ言語＋Stanで書かれています。
PyMCの可能性を探り出し、手軽にベイズモデリングを実践できるように努めます。
身近なテーマ、イメージしやすいテーマですので、ぜひぜひPyMCで動かして、一緒に楽しみましょう！
３．実験！岩波データサイエンス1のベイズモデリングをPyMC Ver.5で
書籍「実験！岩波データサイエンスvol.1」の４人のベイジアンによるベイズモデルを PyMC Ver.5で描いて分析します。
この書籍はベイズプログラミングのイロハをざっくりと学ぶことができる良書です。
楽しくPyMCモデルを動かして、ベイズと仲良しになれた気がします。
みなさんもぜひぜひPyMCで動かして、一緒に遊んで学びましょう！
４．楽しい写経 ベイズ・Python等
ベイズ、Python、その他の「書籍の写経活動」の成果をブログにします。
主にPythonへの翻訳に取り組んでいます。
写経に取り組むお仲間さんのサンプルコードになれば幸いです🍀
５．RとStanではじめる心理学のための時系列分析入門 を PythonとPyMC Ver.5 で
書籍「RとStanではじめる心理学のための時系列分析入門」の時系列分析をPythonとPyMC Ver.5 で実践します。
この書籍には時系列分析のテーマが盛りだくさん！
時系列分析の懐の深さを実感いたしました。
大好きなPythonで楽しく時系列分析を学びます。
６．データサイエンスっぽいことを綴る
統計、データ分析、AI、機械学習、Pythonのコラムを不定期に綴っています。
統計・データサイエンス書籍にまつわる記事が多いです。
「統計」「Python」「数学とPython」「R」のシリーズが生まれています。
７．Python機械学習プログラミング実践記
書籍「Python機械学習プログラミング PyTorch & scikit-learn編」を学んだときのさまざまな思いを記事にしました。
この書籍は、scikit-learnとPyTorchの教科書です。
よかったらぜひ、お試しくださいませ。
最後までお読みいただきまして、ありがとうございました。