异常检测(Anomaly Detection)
给定数据集

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  4. 基于高斯分布的异常检测(Anomaly Detection)算法

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  5. 异常检测(Anomaly detection): 什么是异常检测及其一些应用

    异常检测的例子: 如飞机引擎的两个特征:产生热量与振动频率,我们有m个样本画在图中如上图的叉叉所示,这时来了一个新的样本(xtest),如果它落在上面,则表示它没有问题,如果它落在下面(如上图所示), ...

  6. Ng第十五课：异常检测(Anomaly Detection)

    15.1  问题的动机 15.2  高斯分布 15.3  算法 15.4  开发和评价一个异常检测系统 15.5  异常检测与监督学习对比 15.6  选择特征 15.7  多元高斯分布(可选) 15 ...

  7. 异常检测(Anomaly detection): 异常检测算法（应用高斯分布）

    估计P(x)的分布--密度估计 我们有m个样本,每个样本有n个特征值,每个特征都分别服从不同的高斯分布,上图中的公式是在假设每个特征都独立的情况下,实际无论每个特征是否独立,这个公式的效果都不错.连乘 ...

  8. 异常检测(Anomaly detection): 高斯分布（正态分布）

    高斯分布 高斯分布也称为正态分布,μ为平均值,它描述了正态分布概率曲线的中心点.σ为标准差,σ2为方差,σ描述了曲线的宽度.在中心点附近概率密度大,远离中心点概率密度小. 高斯分布图 概率曲线下方的面 ...

  9. Coursera在线学习---第九节(1).异常数据检测(Anomaly Detection)

    一.如何构建Anomaly Detection模型? 二.如何评估Anomaly Detection系统? 1)将样本分为6:2:2比例 2)利用交叉验证集计算出F1值,可以用F1值选取概率阈值ξ,选 ...

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