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:…

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…

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,也没有电影的特征,这两种方法都不可行了.协同过滤算法可以同时学习这两者. 我们的优化目标便改为同时针对…

PCA 减少…

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(PCA)是最常见的降维算法 当主成分数量K=2时,我们的目的是找到一个低维的投影平面,当把所有的数据都投影到该低维平面上时,希望所有样本 平均投影误差 能尽可能地小. 投影平面 是一个由两个经过原点的向量规划而成的平面,而 投影误差 是 从特征向量向该投影平面作垂线的长度. 当主成分数量K=1时,我…

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…

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…

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.Multivariate Gaussian 一.模型介绍 如何检测一个成品是否异常? 假设红交叉表示正常的样本点,如果抽取到的成品其位于正常样本点的范围之内,则可认为其正常:如果成品的位置远离正常样本点,则可认为其出现异常. 为了更加明确“正常样本点”的范围,我们添加圈圈以划定区域,如: 此时,选择一个threshol…

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非常大时,括号括起来的部分就接近于0,所以就变成了: 非常有意思的是,在最小化 1/2*∑θj^2的时候,最小间距也达到最大.原因如下: 所以: 即:如果我们要最小化1/2*∑θj^2,就要使得||θ||尽量小,而当||θ||最小时,又因为,所以p(i)最大,即间距最大. 注意:C可以看成是正则项系数λ…

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,因此创造出一个比较大的判定边界. 下图中是两个相关特征,洋红色的线(根据ε 的不同其范围可大可小)是一般的高斯分布模型获得的判定边界,很明显绿色的X 所代表的数据点很可能是异常值,但是其…