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。

　　给定数据集

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）的更多相关文章

  1. 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:

  2. 吴恩达机器学习笔记49-主成分分析问题（Principal Component Analysis Problem Formulation）

    主成分分析(PCA)是最常见的降维算法. 在PCA 中,我们要做的是找到一个方向向量(Vector direction),当我们把所有的数据都投射到该向量上时,我们希望投射平均均方误差能尽可能地小.方 ...

  3. 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

  4. 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 ...

  5. 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

  6. 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 ...

  7. 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 ...

  8. 吴恩达机器学习笔记 —— 19 应用举例：照片OCR（光学字符识别）

    http://www.cnblogs.com/xing901022/p/9374258.html 本章讲述的是一个复杂的机器学习系统,通过它可以看到机器学习的系统是如何组装起来的:另外也说明了一个复杂 ...

  9. [吴恩达机器学习笔记]12支持向量机5SVM参数细节

    12.支持向量机 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 参考资料 斯坦福大学 2014 机器学习教程中文笔记 by 黄海广 12.5 SVM参数细节 标记点选取 标记点(landma ...

随机推荐

  1. unity中加载场景不销毁以及切换场景重复实例化

    问题描述 游戏开发中会有多个场景,有时会有这样的需求,我们需要保证场景跳转但是需要保持某个游戏对象不被销毁,比如:音乐 实现思路 unity中提供了DontDestroyOnLoad(),这个API ...

  2. VMware与Hyper-V的冲突解决 VMware Workstation 与 Device/Credential Guard 不兼容 解决方案

    win10专业版官方解决方案https://kb.vmware.com/s/article/2146361 win10家庭版解决方案win10家庭版本身是不支持Hyper-V服务的,但是如果是“win ...

  3. js高级类型

    一.funciton数据类型 1.定义:一个function类型对象,用于管理一个具体函数. function类型相当于Java中java.lang.reflect.Method 2.函数类型对象创建 ...

  4. Win10 iot 配置防火墙限制应用部署

    最近在玩树莓派接大触摸屏 发现一个问题,vs 在 iot 上部署应用,使用的是 Universal (Unencrypted Protocol) https://docs.microsoft.com/ ...

  5. 简易promise的实现（二）

    code 上一章中我们遇到了两个问题 1.异步调用顺序的问题 2.then返回一个promise的问题 思考 如果控制异步回调的顺序? 因为异步操的时间作我们无法控制,但是我们只需要按顺序执行回调函数 ...

  6. html_jQuery_ajax

    ajax核心对象:  XMLHttpRequest 那年创建的XMLHttpRequest对象 创建的.. ajax 几种常用方法: load(); $.get(); $.post(); $.getS ...

  7. 更新mysql驱动5.1-47 Generated keys not requested. You need to specify Statement.RETURN_GENERATED_KEY

    今天在更新mysql驱动后运行程序突然报如下错误: java.sql.SQLException: Generated keys not requested. You need to specify S ...

  8. docker-compose模板文件参数说明

    working_dir:一般这个参数用在应用程序Services下,我们指定应用程序所在的目录为当前目录,类似linux中的cd working_dir.其余的参数,例如command等就是基于此参数 ...

  9. 计蒜客 踏青 dfs

    题目: https://www.jisuanke.com/course/2291/182234 思路: 紫书P163联通块问题. 1.遍历所有块,找到草地,判断合法性,合法其id值加一,最后加出来的i ...

  10. soapUI启动报错：The JVM could not be started. The maximum heap size (-Xmx) might be too large or an antivirus or firewall tool could block the execution.

    版本: soapUI-5.2.1 问题: 启动soapUI时报错:The JVM could not be started. The maximum heap size (-Xmx) might be ...