异常检测(anomaly detection)
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异常检测(anomaly detection)
- 异常检测定义及应用领域
- 常见的异常检测算法
- 高斯分布(正态分布)
- 异常检测算法
- 评估异常检测算法
- 异常检测VS监督学习
- 如何设计选择features
- 多元高斯分布
- 多元高斯分布在异常检测上的应用
- 欺诈检测:主要通过检测异常行为来检测是否为盗刷他人信用卡。
- 入侵检测:检测入侵计算机系统的行为
- 医疗领域:检测人的健康是否异常
- 基于模型的技术:许多异常检测技术首先建立一个数据模型,异常是那些同模型不能完美拟合的对象。例如,数据分布的模型可以通过估计概率分布的参数来创建。如果一个对象不服从该分布,则认为他是一个异常。
- 基于邻近度的技术:通常可以在对象之间定义邻近性度量,异常对象是那些远离大部分其他对象的对象。当数据能够以二维或者三维散布图呈现时,可以从视觉上检测出基于距离的离群点。
- 基于密度的技术:对象的密度估计可以相对直接计算,特别是当对象之间存在邻近性度量。低密度区域中的对象相对远离近邻,可能被看做为异常。
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