1.一种二次电池的异常检测装置，包括：
测量二次电池的电压值的电压取得部；
测量二次电池的电流值的电流取得部；
以所述电压值及所述电流值为输入并使用回归模型进行运算算出预测误差的运算部；
以所述预测误差及驱动模式为输入，以抵消与所述驱动模式对应的噪声的方式形成预测误差的校正数据，使所述校正数据与所述驱动模式对应构成校正模型的机器学习部；
储存所述机器学习部的结果的学习结果存储部；以及
判定被所述校正数据校正的预测误差是正常还是异常的判定部。
2.根据权利要求1所述的二次电池的异常检测装置，还包括：
只在所述被校正的预测误差被判断为异常时驱动而对使用者通知异常的异常通知电路。
3.根据权利要求1或2所述的二次电池的异常检测装置，
其中所述回归模型是基于状态方程式的卡尔曼滤波。
4.根据权利要求1至3中任一项所述的二次电池的异常检测装置，
其中所述回归模型在连续进行预测步骤多次，然后连续进行滤波步骤多次。
5.根据权利要求1至4中任一项所述的二次电池的异常检测装置，
其中所述机器学习部包括神经网络。
6.根据权利要求2至5中任一项所述的二次电池的异常检测装置，
其中所述异常通知电路至少包括作为沟道具有金属氧化物层的晶体管。
7.根据权利要求1至6中任一项所述的二次电池的异常检测装置，
其中所述二次电池是锂离子二次电池。
8.根据权利要求1至7中任一项所述的二次电池的异常检测装置，其中所述二次电池是全固态电池。