时间序列异常检测
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 ...
原文：pyculiarity 时间序列（异常流量）异常检测初探——感觉还可以，和Facebook的fbprophet本质上一样
demo: from pyculiarity import detect ts import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import matplotlib matplotlib.style.use ggplot author willmcginnis if name main : first run the models twitte ...
2018-10-31 20:35 0 1667 推荐指数：
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时间序列异常检测基础研究随着时间序列数据越来越频繁的被使用，异常数据在时间序列中的价值被发掘和利用，越来越多的人们将目光投入到时间序列异常检测领域，并且提出了很多时间序列异常检测技术，这些技术的提出大大促进了时间序列异常检测领域的发展，对于后面学者进行时间序列数据挖掘有着重要的参考价值。上一章介绍 ...
基于概率建模的多维时间序列的异常检测
摘要：亚马逊提出的deepar算法基于seq2seq模型对单维时间序列进行建模、预测，基于预测结果对时间序列中的异常点进行识别，但这种方法不适用于多维度的时间序列建模。在利用IoT+AI对现实世界中的物理设备进行异常检测的过程中，一个设备的运转/健康状态往往是由一系列指标共同决定的，指标之间 ...
学习笔记：多维时间序列异常检测（一）
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见 http://www.infoq.com/cn/articles/deep-learning-time-series-anomaly-detection 但是不够详细 ...
时间序列异常检测算法S-H-ESD
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