「異常検知と変化検知」輪読会で論文紹介しました

去る 7/21(木) に行われた「異常検知と変化検知」輪読会で論文紹介をさせていただきました。

タイトルは「非制約最小二乗密度比推定法 uLSIF を用いた外れ値検出」で、資料は SlideShare に上げています。

非制約最小二乗密度比推定法 uLSIF を用いた外れ値検出 from hoxo_m

本発表で紹介した論文は下記です。

• Hido+ (2011) Statistical Outlier Detection Using Direct Density Ratio Estimation

『異常検知と変化検知』「第11章 密度比推定による異常検知」では、密度比推定法として

• カルバック・ライブラー密度比推定法 KLIEP (Sugiyama+ 2008)
• 最小2乗密度比推定法 LSIF (Kanamori+ 2009)

が紹介されていますが、LSIF を進化させた uLSIF という手法の紹介です。

uLSIF は本書に載っていない手法として紹介したのですが、本書で LSIF として紹介されているものは実は uLSIF のことらしいというご指摘をいただきました。どうやらその通りのようです。

スライドの最後にも紹介していますが、KLIEP と uLSIF を実装した R パッケージ densratio を CRAN で公開しています。

使い方の詳細は Vignette をご参照下さい。

• https://cran.r-project.org/web/packages/densratio/vignettes/densratio.html

densratio パッケージはオープンソースで GitHub 上で開発されていますので興味のある方はこちらをご参照下さい。

• GitHub - hoxo-m/densratio: An R Package for Density Ratio Estimation

以上です。

異常検知と変化検知 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)