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) < ε;該點為異常點
#資料分布統計
plt.hist(x1,bins =
100)
#計算資料均值、標準差
x1_mean = x1.mean(
)x1_sigma = x1.std(
)# 計算對應的高斯分布數值：
from scipy.stats import norm
x1_range = np.linspace(0,
20,300)
normal1 = norm.pdf(x1_range,x1_mean,x1_sigma)
# 視覺化高斯分布曲線：
plt.plot(x1_range,normal1)
# 模型訓練:
from sklearn.covariance import ellipticenvelope
clf = ellipticenvelope(
)clf.fit(data)
# 視覺化異常資料：
anamoly_points = plt.scatter(
data.loc[:,
'x1'
][y_predict ==-1
],data.loc[:,
'x2'
][y_predcit ==-1
],marker =
"o",
facecolor =
"none"
,edgecolor =
"red"
, s =
250)
機器學習之異常檢測演算法
下面來說下解釋下tp,fp,tn和fn tp true positive 真正例，即將乙個實際為正例的樣本正確的判斷為正例 fp false positive 假正例，即將乙個實際為負例的樣本錯誤的判斷為正例 tn true negtive 真負例，即將乙個實際為負例的樣本正確的判斷為負例 fn f...
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 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...