吴恩达机器学习笔记55-异常检测算法的特征选择(Choosing What Features to Use of Anomaly Detection)
对于异常检测算法,使用特征是至关重要的,下面谈谈如何选择特征:
异常检测假设特征符合高斯分布,如果数据的分布不是高斯分布,异常检测算法也能够
工作,但是最好还是将数据转换成高斯分布,例如使用对数函数:
吴恩达机器学习笔记55-异常检测算法的特征选择(Choosing What Features to Use of Anomaly Detection)的更多相关文章
- 吴恩达机器学习笔记52-异常检测的问题动机与高斯分布(Problem Motivation of Anomaly Detection& Gaussian Distribution)
一.问题动机 异常检测(Anomaly detection)问题是机器学习算法的一个常见应用.这种算法的一个有趣之处在于:它虽然主要用于非监督学习问题,但从某些角度看,它又类似于一些监督学习问题. 给 ...
- 吴恩达机器学习笔记58-协同过滤算法(Collaborative Filtering Algorithm)
在之前的基于内容的推荐系统中,对于每一部电影,我们都掌握了可用的特征,使用这些特征训练出了每一个用户的参数.相反地,如果我们拥有用户的参数,我们可以学习得出电影的特征. 但是如果我们既没有用户的参数, ...
- 吴恩达机器学习笔记50-主成分分析算法(PCA Algorithm)
PCA 减少
- [吴恩达机器学习笔记]14降维3-4PCA算法原理
14.降维 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 14.3主成分分析原理Proncipal Component Analysis Problem Formulation 主成分分析( ...
- 吴恩达机器学习笔记54-开发与评价一个异常检测系统及其与监督学习的对比(Developing and Evaluating an Anomaly Detection System and the Comparison to Supervised Learning)
一.开发与评价一个异常检测系统 异常检测算法是一个非监督学习算法,意味着我们无法根据结果变量
- 吴恩达机器学习笔记53-高斯分布的算法(Algorithm of Gaussian Distribution)
如何应用高斯分布开发异常检测算法呢? 异常检测算法: 对于给定的数据集
- 吴恩达机器学习笔记(九) —— 异常检测(Anomaly detection)
主要内容: 一.模型介绍 二.算法过程 三.算法性能评估及ε(threshold)的选择 四.Anomaly detection vs Supervised learning 五.Multivaria ...
- 吴恩达机器学习笔记(六) —— 支持向量机SVM
主要内容: 一.损失函数 二.决策边界 三.Kernel 四.使用SVM (有关SVM数学解释:机器学习笔记(八)震惊!支持向量机(SVM)居然是这种机) 一.损失函数 二.决策边界 对于: 当C非常 ...
- 吴恩达机器学习笔记56-多元高斯分布及其在误差检测中的应用(Multivariate Gaussian Distribution & Anomaly Detection using the Multivariate Gaussian Distribution)
一.多元高斯分布简介 假使我们有两个相关的特征,而且这两个特征的值域范围比较宽,这种情况下,一般的高斯分布模型可能不能很好地识别异常数据.其原因在于,一般的高斯分布模型尝试的是去同时抓住两个特征的偏差 ...
随机推荐
- mybatis的xml中sql语句中in的写法(迭代遍历)
这里使用 foreach标签 <foreach item="item" collection="listTag" index="index&q ...
- AI阅粒app
项目架构 前端 lve 后端 php+flask 实现的功能 在app底栏上有首页,标签,评论,和我的.能够通过首页浏览文章,通过标签查看对应的文章,每个标签里边的文章底下都有对应的评论数,浏览人数, ...
- buaaoo_first_improvement
优化,还是不优化,这是个问题 本讨论仅基于程序基本上正确的情况下. (一)第一次作业 众所周知,本次作业没有优化到100分的都进入了B组或者C组,所以事实上本次作业的优化是十分简单的,在这里提几句. ...
- RxJS操作符(三)
一.过滤类操作符:debounce, debounceTime 跟时间相关的过滤 debounceTime自动完成:性能,避免每次请求都往出发 ); debounce中间传入Observable co ...
- tensorflow Tensorboard可视化-【老鱼学tensorflow】
tensorflow自带了可视化的工具:Tensorboard.有了这个可视化工具,可以让我们在调整各项参数时有了可视化的依据. 本次我们先用Tensorboard来可视化Tensorflow的结构. ...
- Py:数据挖掘之对个人微信朋友圈好友的性别、区域、昵称、签名信息进行情感分析——Jason niu
#Py:数据挖掘之对微信朋友圈好友的性别.区域.昵称.签名信息进行情感分析——Jason niu import os import re import csv import time import j ...
- ISP PIPLINE (九_1) Denoise 之 space domain denoise
1.空间域噪声类型 1.gauss+possion 2.椒盐噪声(dpc处理已经处理了) 去除空域噪声有哪些方法? 空域噪声一般的思想是对某pixel邻域的pixels进行加权平均. 比如 1.高斯降 ...
- Xcode 10.1 运行老版本工程遇到问题解决记录
近来接手公司一个历史遗留项目进行修改.上线工作,想想我都近三年没敲过iOS代码了也是慌.. 项目大致情况: 18年年初应上线项目,各种情况下一直搁置,到18年底了要重启上线,原来开发人员离职了都,年底 ...
- Ext使用中问题总结
隐藏 Ext.form.DateField 的触发(trigger)元素使其内容不能修改并使其所有的文本框(text field)显示格式为Y-m-d items : [{ xtype : ' dat ...
- BZOJ.4137.[FJOI2015]火星商店问题(线段树分治 可持久化Trie)
BZOJ 洛谷 一直觉得自己非常zz呢.现在看来是真的=-= 注意题意描述有点问题,可以看BZOJ/洛谷讨论. 每个询问有两个限制区间,一是时间限制\([t-d+1,t]\),二是物品限制\([L,R ...