Python机器学习笔记：异常点检测算法——Isolation Forest
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 ...
原文：异常检测算法--Isolation Forest
南大周志华老师在 年提出一个异常检测算法Isolation Forest，在工业界很实用，算法效果好，时间效率高，能有效处理高维数据和海量数据，这里对这个算法进行简要总结。 iTree 提到森林，自然少不了树，毕竟森林都是由树构成的，看Isolation Forest 简称iForest 前，我们先来看看Isolation Tree 简称iTree 是怎么构成的，iTree是一种随机二叉树，每个 ...
2015-09-05 14:19 14 46493 推荐指数：
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[转]Python机器学习笔记 异常点检测算法——Isolation Forest
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 ...
【异常检测】孤立森林（Isolation Forest）算法简介
简介 工作的过程中经常会遇到这样一个问题，在构建模型训练数据时，我们很难保证训练数据的纯净度，数据中往往会参杂很多被错误标记噪声数据，而数据的质量决定了最终模型性能的好坏。如果进行人工二次标记，成本会很高，我们希望能使用一种无监督算法帮我们做这件事，异常检测算法可以在一定程度上解决这个问题 ...
isolation forest进行异常点检测
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 ...
使用isolation forest进行dns网络流量异常检测
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： 输出样例： 输入数据样例（已经提取了特征）： 参考：http://scik ...
【异常检测】Isolation forest 的spark 分布式实现
1.算法简介 算法的原始论文 http://cs.nju.edu.cn/zhouzh/zhouzh.files/publication/icdm08b.pdf 。python的sklearn中已经实现了相关的api，对于单机的数据已经足够使用了，链接如下 http ...
异常检测算法Robust Random Cut Forest（RRCF）关键定理引理证明
摘要：RRCF是亚马逊发表的一篇异常检测算法，是对周志华孤立森林的改进。但是相比孤立森林，具有更为扎实的理论基础。文章的理论论证相对较为晦涩，且没给出详细的证明过程。本文不对该算法进行详尽的描述，仅对其中的关键定理或引理进行证明。 Theorem 1: 对于点集S构成的树RCF(S)，假设S ...
LOF异常检测算法实现
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