代码如下,测试发现,是否对输入数据进行归一化/标准化对于结果没有影响: import numpy as np from sklearn.ensemble import IsolationForest from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler def parse_line(s): s = s.replace("u'", "&quo…

据我们所知,有‘已知的已知’,有些事,我们知道我们知道:我们也知道,有 ‘已知的未知’,也就是说,有些事,我们现在知道我们不知道.但是,同样存在‘不知的不知’——有些事,我们不知道我们不知道. 上一章中分类和回归都属于监督学习.当目标值是未知时,需要使用非监督学习,非监督学习不会学习如何预测目标值.但是,它可以学习数据的结构并找出相似输入的群组,或者学习哪些输入类型可能出现,哪些类型不可能出现. 5.1 异常检测 异常检测常用于检测欺诈.网络攻击.服务器及传感设备故障.在这些应用中,我们要能够找…

在上篇博文中介绍了网络服务异常检测的大概,本篇将详细介绍SVDD和Isolation Forest这两种算法 1. SVDD算法 SVDD的英文全称是Support Vector Data Description,又称为支持向量数据描述,它是由Tax和Duin提出的一种单分类算法,它起源于V.VapniH的支持向量机.它计算围绕具有一组最小体积的球形决策边界对象,可以用于新奇检测或异常检测,检测从给定数据集中偏离的对象.通过使用不同的内核,SVDD可以获得更灵活和更准确的数据描述,通过区分由训练…

1. 介绍 2. 准备工作 2.1 tcpdump 2.2 winshark 2.3 安装iftop 2.4 alluxio网络通信相关的端口 3.iftop 锁定消耗流量最大的端口 4. dump数据 5. winshark中加载看看 1. 介绍 最近在使用alluxio的时候发现了网络流量比较大.我们将MR程序运行在alluxio上,发现即使做好了mapper的data local仍然会存在比较多的异常流量.这部分网络IO会对性能造成比较大的影响.我将按照以下步骤来分析这个alluxio异常…

http://www.cnblogs.com/baibaluo/archive/2012/12/24/2748468.html#2590289 公司有一个应用,多个线程从activeMQ中取消息,随着业务的扩大,该机器占用的网络带宽越来越高. 仔细分析发现,mq入队时并没有异常高的网络流量,仅仅在出队时会产生很高的网络流量. 最终发现是spring的jmsTemplate与activemq的prefetch机制配合导致的问题. 研究源码发现jmsTemplate实现机制是:每次调用receive…

基于Django Restframework和Spark的异常检测系统,数据库为MySQL.Redis, 消息队列为Celery,分析服务为Spark SQL和Spark Mllib,使用kmeans和随机森林算法对网络服务数据进行分析:数据分为全量数据和正常数据,每天通过自动跑定时job从全量数据中导入正常数据供算法做模型训练. 使用celery批量导入(指定时间段)正常样本到数据库 def add_normal_cat_data(data): """ 构建数据model…

时间序列数据伴随着我们的生活和工作.从牙牙学语时的“1, 2, 3, 4, 5, ……”到房价的走势变化,从金融领域的刷卡记录到运维领域的核心网性能指标.时间序列中的规律能加深我们对事物和场景的认识,时间序列中的异常能提醒我们某些部分可能出现问题.那么如何去发现时间序列中的规律.找出其中的异常点呢?接下来,我们将揭开这些问题的面纱. 什么是异常 直观上讲,异常就是现实与心理预期产生较大差距的特殊情形.如2020年春节的新型肺炎(COVID-19,coronavirus disease 2019)…

Isolation,意为孤立/隔离,是名词,其动词为isolate,forest是森林,合起来就是“孤立森林”了,也有叫“独异森林”,好像并没有统一的中文叫法.可能大家都习惯用其英文的名字isolation forest,简称iForest . iForest适用于连续数据(Continuous numerical data)的异常检测,将异常定义为“容易被孤立的离群点(more  likely to be separated)”——可以理解为分布稀疏且离密度高的群体较远的点.用统计学来解释,在…

一.简介 孤立森林(Isolation Forest)是另外一种高效的异常检测算法,它和随机森林类似,但每次选择划分属性和划分点(值)时都是随机的,而不是根据信息增益或者基尼指数来选择.在建树过程中,如果一些样本很快就到达了叶子节点(即叶子到根的距离d很短),那么就被认为很有可能是异常点. 具体步骤: Forest 由t个iTree(Isolation Tree)孤立树 组成,每个iTree是一个二叉树结构,其实现步骤如下: 1. 从训练数据中随机选择Ψ个点样本点作为subsample,放入树的…

原文链接:https://www.cnblogs.com/gczr/p/9156971.html 一.简介 孤立森林(Isolation Forest)是另外一种高效的异常检测算法,它和随机森林类似,但每次选择划分属性和划分点(值)时都是随机的,而不是根据信息增益或者基尼指数来选择.在建树过程中,如果一些样本很快就到达了叶子节点(即叶子到根的距离d很短),那么就被认为很有可能是异常点. 具体步骤: Forest 由t个iTree(Isolation Tree)孤立树 组成,每个iTree是一个二…