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 ...
原文：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: scikit learn.org stable modules generated sklearn.ensemble.IsolationForest.html sklearn.ensemble.IsolationForest ...
2017-11-07 14:59 3 1781 推荐指数：
相关推荐
使用GAN进行异常检测——可以进行网络流量的自学习哇，哥哥，人家是半监督，无监督的话，还是要VAE，SAE。
实验了效果，下面的还是图像的异常检测居多。 https://github.com/LeeDoYup/AnoGAN https://github.com/tkwoo/anogan-keras 看了下，本质上是半监督学习，一开始是有分类模型的。代码如下，生产模型和判别模型 ...
异常检测算法--Isolation Forest
南大周志华老师在2010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 ...
【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】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 ...
使用WireShark进行网络流量安全分析
WireShark的过滤规则 伯克利包过滤(BPF)(应用在wireshark的捕获过滤器上) ** 伯克利包过滤中的限定符有下面的三种:** Type:这种限定符表示指代的对象,例如IP地址, ...
CentOS下使用Iptraf进行网络流量的分析笔记
CentOS下使用Iptraf进行网络流量的分析笔记 一、概述 Iptraf是一款linux环境下，监控网络流量的一款绝佳的免费小软件。 本博客其他随笔参考： Centos安装流量监控工具iftop笔记 网站日志实时分析工具GoAccess使用 工作中常用Linux命令--服务器运维 ...
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 ...