孤立森林 Isolation Forest（sklearn.ensemble.IsolationForest）：一种适用于 连续数据 的 无监督 异常检测方法。与随机森林类似，都是高效的集成算法，相较于LOF，K-means等传统算法，该算法鲁棒性高且对数据集的分布无假设。 Isolation ...

假设你有一些数据如下图 这时，给一个新的数据，我们认为这个数据和原来的数据差距不大，因此认为这个数据时正常的 对于下图所示的新数据，我们认为它是“异常点”，因为它距离其他数据较远 一般情况下 异常检测的训练数据集都是正常/都是不正常的数据 然后判断测试数据是否 ...

　　书接上文，继续讨论基于多元正态分布的异常检测算法。 　　 　　现在有一个包含了m个数据的训练集，其中的每个样本都是一个n维数据： 　　可以通过下面的函数判断一个样本是否是异常的： 　　我们的目的是设法根据训练集求得μ和σ，以得到一个确定的多元分正态布模型。具体来说，通过最大似 ...

Java的可检测异常和非检测异常泾渭分明。可检测异常经编译器验证，对于声明抛出异常的任何方法，编译器将强制执行处理或声明规则。 非检测异常不遵循处理或声明规则。在产生此类异常时，不一定非要采取任何适当操作，编译器不会检查是否已解决了这样一个异常。有两个主要类定义非检测异常 ...

　　某个工厂生产了一批手机屏幕，为了评判手机屏幕的质量是否达到标准，质检员需要收集每个样本的若干项指标，比如大小、质量、光泽度等，根据这些指标进行打分，最后判断是否合格。现在为了提高效率，工厂决定使用智能检测进行第一步筛选，质检员只需要重点检测被系统判定为“不合格”的样本。 　　智能检测程序需要 ...

对如下数据进行异常检测，显然红圈中的两个点是异常点。 1、 使用指标绝对值进行异常检测 使用OneClassSVM检测，结果如下：异常点没有检测出来，正常点反而被检测为异常。 显然时间序列中我们并没有考虑时间因素，于是我们可以在检测中引入时间因素 ...

效检测异常的假设是：异常点一般都是非常稀有的，在iTree中会很快被划分到叶子节点，因此可以用叶子节点 ...

有label的数据：确定一个信心分数阈值，Classifier得出的信心分数大于阈值，才表明是正常数据 如何确定信心分数阈值：先定义一个cost table，表明false alarm和missin ...