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 ...
注:资料均来源于网络,本文只做知识分享,如侵立删,谢谢。 PAC算法背景简述: 在许多领域的研究与应用中,通常需要对含有多个变量的数据进行观测,收集大量数据后进行分析寻找规律。多变量大数据集无疑会为研究和应用提供丰富的信息,但是也在一定程度上增加了数据采集的工作量。更重要的是在很多情形下,许多变量之间可能存在相关性,从而增加了问题分析的复杂性。如果分别对每个指标进行分析,分析往往是孤立的,不能完全 ...
2019-02-21 13:40 0 589 推荐指数:
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 ...
1. 异常检测 VS 监督学习 0x1:异常检测算法和监督学习算法的对比 总结来讲: 0x2:常见的有监督学习检测算法 这块主要依靠庞大的打标样本,借助像DLearn这样的网络对打标训练样本进行拟合 0x3:常见的异常检测算法 基于模型的技术:这种异常检测技术 ...
(原创文章,转载请注明出处!) 异常检测的样本数据,可能有标签,但通常正常状况的样本很多,异常状况的样本很少,并且出异常的原因通常也不尽相同。所以,可以只针对正常状况的样本建模。 而如果收集到一堆的数据没有标签,则可以对所有的样本数据用一个模型建模,因为通常数据中异常状况的样本很少,对最终 ...
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 ...
最近在做时间序列异常值检测,除了常规的统计学算法以外,也想尝试通过机器学习或深度学习的方式去解决问题。 于是想,可不可以直接使用一个拟合效果非常棒的模型先去预测该时间序列的未来走势,再将预测后的值(predict_value)当前值(value)做对比,只要超过一定阈值就判定该值 ...
Adaboost原理及目标检测中的应用 whowhoha@outlook.com Adaboost原理 Adaboost(AdaptiveBoosting)是一种迭代算法,通过对训练集不断训练弱分类器,然后把这些弱分类器集合起来,构成强分类器。adaboost算法训练 ...
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 ...
1. 前言 电力、石化、钢铁、轨道交通等行业工业控制系统是国家关键信息基础设施的重要组成部分,其工业控制系统的运行状况可直接作用于物理世界,如2015年12月乌克兰停电事件,黑客攻击了该国电力 ...