原文:基于高斯分布的异常检测(Anomaly Detection)算法

记得在做电商运营初期,每每为我们频道的促销活动锁取得的 超高 销售额感动,但后来随着工作的深入,我越来越觉得这里面水很深。商家运营 品类运营不断的通过刷单来获取其所需,或是商品搜索排名,或是某种kpi指标,但这些所谓的 脏数据 ,却妨碍了平台运营者对于真实数据的分析和促销效果的评估。今天我们讨论一种非监督学习算法 Unsupervised Learning Algorithm ,试图在真实数据中, ...

2017-06-26 09:53 0 3630 推荐指数:

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异常检测: 多元高斯分布

多元高斯分布(multivariate gaussian distribution)有一些优势也有一些劣势,它能捕获一些之前算法检测不出来的异常 一个例子:为什么要引入多元高斯分布 使用数据中心监控机器的例子,有两个features,x1:CUP Load, x2:Memory Use. ...

Tue Aug 22 05:56:00 CST 2017 1 2228
异常检测: 应用多元高斯分布进行异常检测

多元高斯(正态)分布 多元高斯分布有两个参数u和Σ,u是一个n维向量,Σ协方差矩阵是一个n*n维矩阵。改变u与Σ的值可以得到不同的高斯分布。 参数估计(参数拟合),估计u和Σ的公式如上图所示,u为平均值,Σ为协方差矩阵 使用多元高斯分布来进行异常检测 首先用我我们的训练集来拟合参数 ...

Thu Aug 24 04:18:00 CST 2017 0 2210
异常检测 简介 Anomaly Detection

Anomaly Detection,也叫做 异常检测,目的在于让机器知道我所不知道的事情。 1. 什么是 Anomaly异常)? 虽然说是 异常,但其实是以训练集为核心,判断输入数据是否与训练集中的数据 “类似”。在不同的领域可以有不同的叫法,比如:outlier ...

Sat Jul 18 07:01:00 CST 2020 0 3572
从时序异常检测(Time series anomaly detection algorithm)算法原理讨论到时序异常检测应用的思考

1. 主要观点总结 0x1:什么场景下应用时序算法有效 历史数据可以被用来预测未来数据,对于一些周期性或者趋势性较强的时间序列领域问题,时序分解和时序预测算法可以发挥较好的作用,例如: 四季与天气的关系模式 以交通量计算的交通高峰期的模式 心跳的模式 ...

Thu Jul 18 20:42:00 CST 2019 2 1975
混合高斯分布与 EM 算法

概率论中的 Jensen 不等式 对于 Jensen 不等式,通常情况下是这样的:对于 \(f^{\prime \prime}(x) \geq 0\) 也就是对于凸函数而言,这个可以用中值定理来证明 ...

Tue Jun 18 05:06:00 CST 2019 0 535
 
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