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. ...
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:
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. ...
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 ...
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 ...
模型的影响很小。 通常样本数据是多维的,所在使用高斯分布来建模的时候,可以分别对每一维使用一个一元高斯分 ...
孤立森林算法对每个样本返回异常分数 孤立森林通过随机选取一个特征来“隔离”观察,然后随机选取该选取特征 ...
1. INTRODUCTION 异常是 ...
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 ...
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 ...