dmshar

1. Анализ временных рядов.
2. Построение регрессионных моделей.
3. Классификация (всеми известными методами - от метрических и системы опорных векторов до использование деревьев решений, не забываем об использовании ансамблей методов)
4. Кластеризация и метод главных компонент.
5. Все то-же но на основе использования искусственных нейронных сетей.
Все подходят. Только надо понимать что, когда и как.
С порогом - ну это зависит от вашего начального уровня.

Интересно, сейчас пишут "исследовательскую" работу, забанив себя в Гугле? Это же вопрос раскрывается на первых страницах любой книги по нейронным сетям.
Ну вот, первая же ссылка в Гугле:
https://www.intuit.ru/studies/courses/3456/698/lec...
- на третьей странице про Маккалока-Питтса, на четвертой про Розенблатта.
А тут - вообще все на одной странице:
https://www.osp.ru/os/1997/04/179189
"Исследуйте"!

Ну, начнем с TensorFlow. Все что упомянуто, можно указывать.

Давайте все таки строго формализуем вопрос.
"в коде обучения нейронной сети или математической модели этого самого обучения" - как то совсем нечетко. Предположим, вы имели ввиду
"математическая модель обучения" =="алгоритм обучения сети"
"код обучения" == "программная реализация этого самого алгоритма".
Тогда задача получает строгую формулировку: "Мы запрограммировали некоторый процесс обучения. Результат не такой, как мы ожидаем. Где ошибка - в алгоритме или в коде".
И если это так, то в такой постановке задача хоть и не может быть решена с абсолютной точностью, но понятно что надо делать, что-бы дать ответ. По большому счету, она теперь ничем не отличается от обычной задачи, решаемой на этапе тестирования при разработке любого программного продукта - от игрушек до веб-сайтов.

Вариантов решения два.

Аналитический:
1. Глубинный анализ алгоритма (т.е. еще раз изучаем, что написано в той книжке, откуда мы его взяли, ведь и в книжках бывают ошибки).
1. Традиционный код-ревью.
(Ну, как тут уже пошутили - можно взвалить обе эти задачи на преподавателя :-). ).

Экспериментальный:
1. Находим и четко записываем алгоритм.
2. Даем его запрограммировать двум, трем.... чем больше-тем лучше... программистам. Получаем множество реализаций одного и того-же алгоритма.
3. Прогоняем процесс обучения сети через каждую реализацию. Сравниваем результаты с ожидаемыми.
4. Если реализации дали результаты, отличные от ожидаемых, но совпадающие между собой - ищи ошибки в алгоритме. Если реализации дали результаты, отличные от ожидаемых, но различные между собой - ищи ошибки в коде.

Но простых, "книжных" решений этой задачи - нет.

При попытке четвертого захода в функцию dot первым параметром передается число (конкретно -"class 'float" - 0.5833820394550312) , а не список.

Есть такой раздел Data Science, называется "Обнаружение аномалий" (Anomaly Detection). Внутри этого раздела есть подразделы и с поиском стационарных аномалий, и с поиском аномалий в временных рядах, и анализ информации в потоке и т.д. Ставится задача и наибыстрейшего обнаружения аномалий.
Применяются в этом разделе и нейронные сети, но не только. Но в любом случае - копать надо в этом направлении. Благо и литературы и интернет ресурсов более чем достаточно.