机器学习——异常检测 在生产生活中,由于设备的误差或者人为操作失当,产品难免会出现错误。然后检查错误对人来说又是一个十分琐碎的事情。利用机器学习进行异常值检测可以让人类摆脱检错的烦恼。 检测算法 1.选定容易出错的\(n\)个特征\(\{x_1^{(i)},x_2^{(i ...
前言 以下内容是个人学习之后的感悟,转载请注明出处 简介 在生活中,经常会遇到这样一个对象集,有个别的对象是与大部分对象不一样的,且前者是比较罕见的。我们通常 需要去发现它,这就用到了非监督学习的异常检测算法,下面来举一些异常检测的应用: 欺骗检测 制造业质检 动力环境监测 ......... 异常检测算法一般有以下几种: 基于模型的技术: 许多异常检测技术首先建立一个数据模型,异常是那些同模型不 ...
2017-08-31 10:22 0 1668 推荐指数:
机器学习——异常检测 在生产生活中,由于设备的误差或者人为操作失当,产品难免会出现错误。然后检查错误对人来说又是一个十分琐碎的事情。利用机器学习进行异常值检测可以让人类摆脱检错的烦恼。 检测算法 1.选定容易出错的\(n\)个特征\(\{x_1^{(i)},x_2^{(i ...
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一:异常检测回顾 异常检测也是一个无监督学习算法 (一)异常检测做什么? 从一组数据中找到那些“异常”的数据,基于高斯分布(正态分布)。 生活中的很多事情都是符合高斯分布的,对于数据也是如此。 我们通过参数估计,估计出数据符合的高斯分布参数,当其中的数据分布在高斯分布中概率很小的地方 ...
基于机器学习的web异常检测 Web防火墙是信息安全的第一道防线。随着网络技术的快速更新,新的黑客技术也层出不穷,为传统规则防火墙带来了挑战。传统web入侵检测技术通过维护规则集对入侵访问进行拦截。一方面,硬规则在灵活的黑客面前,很容易被绕过,且基于以往知识的规则集难以应对0day攻击;另一方 ...
1. 异常检测介绍 总体来讲,异常检测问题可以概括为两类:一是对结构化数据的异常检测,二是对非结构化数据的异常检测。 对结构化数据的异常检测的解决思想主要是通过找出与正常数据集差异较大的离群点,把离群点作为异常点。常常面临的问题有二:一是需要定义一个清晰的决策边界,从而界定正常点与异常点 ...
之前一直在看Standford公开课machine learning中Andrew老师的视频讲解https://class.coursera.org/ml/class/index 同时配合csdn知名博主Rachel Zhang的系列文章进行学习。 不过博主的博客只写到“第十讲 数据降维 ...
本文是对机器学习算法的一个概览,以及个人的学习小结。通过阅读本文,可以快速地对机器学习算法有一个比较清晰的了解。本文承诺不会出现任何数学公式及推导,适合茶余饭后轻松阅读,希望能让读者比较舒适地获取到一点有用的东西。 本文主要分为三部分,第一部分为异常检测算法的介绍 ...
一:问题动机 将介绍异常检测问题,这是机器学习算法的常见应用,那么什么是异常检测问题? (一)举例介绍异常检测 举例:比如生产汽车引擎,需要进行质量测试,而作为测试的一部分,需要测量汽车引擎的一些特征变量: 比如:x_1引擎运转时产生的热量;x_2引擎的振动; 我们根据数据集 ...