異常檢測：由於沒有與異常值相關的資訊，因此實際上理想的異常檢測很困難
下面介紹幾種異常檢測方法：
對偏離大部分資料的異常資料進行檢測的方法。該方法是無監督的異常檢測演算法，依賴於事先制定的規則（k值）。
計算過程：
在無監督學習的異常檢測中引入學習要素
方法：求出幾乎包含所有訓練樣本的超球，未包含在超球內的訓練樣本即異常值
弱監督異常值檢測問題：給定正常樣本的情況下，找出測試樣本中的異常值
方法：
問題：
與3相比，不計算概率密度，直接進行密度比估計
方法：
機器學習（四） 異常檢測
機器學習中的異常檢測分為兩種，一種是無監督的異常檢測，另一種為有監督的異常檢測。無監督的異常檢測即在沒有標籤的情況下，演算法從一堆資料點中，挑選出其認為不正常的資料點。而有監督的異常檢測為在對訓練集提前設定好標籤的前提下，演算法對其進行劃分。異常檢測演算法可以應用於發動機的挑選中，假設乙個廠家生產了...
機器學習之異常檢測
異常檢測 anomaly detection 根據輸入資料，對不符合預期模式的資料進行識別 概率密度 描述隨機變數在某個確定的取值點附近的可能性的函式 當資料維度高於一維時 同理，根據資料點概率，進行判斷，如果p x 該點為異常點 資料分布統計 plt.hist x1,bins 100 計算資料均值...
機器學習 異常值檢測
在生產生活中，由於裝置的誤差或者人為操作失當，產品難免會出現錯誤。然後檢查錯誤對人來說又是乙個十分瑣碎的事情。利用機器學習進行異常值檢測可以讓人類擺脫檢錯的煩惱。sum limits m sum limits m p x prod limits n sigma j 2 異常檢測演算法是乙個非監督學習...