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 ...
Isolation Forest无监督 这个算法是随机森林的推广。 iTree树构造:随机选一个属性,再随机选该特征的一个值,对样本进行二叉划分,重复以上操作。 iTree构建好了后,就可以对数据进行预测啦,预测的过程就是把测试记录在iTree上走一下,看测试记录落在哪个叶子节点。iTree能有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 ...
2019-06-04 17:08 0 700 推荐指数:
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 ...
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 ...
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 ...
Python检测URL状态,并追加保存200的URL: 1.Requests #! /usr/bin/env python #coding=utf-8 import sys import requests def getHttpStatusCode(url): try ...
安防作为近年最热门的计算机视觉研究落地方向,与视频分析研究有着很紧密的关系。在真实的监控视频中,一个常见的需求就是要自动识别视频流中的异常事件,也就是异常事件检测任务(Anomaly detection)。 这个任务有许多的难点,比如: 1.异常事件发生的频率很低,导致数据的收集和标注比较困难 ...
paper 地址 https://cs.nju.edu.cn/zhouzh/zhouzh.files/publication/tkdd11.pdf 孤立森林,isolation forest,简称 iforest; 它由 周志华 老师提出,本质是一种 无监督算法,其主要用于异常点检测 ...
参考:https://blog.csdn.net/u013719780/article/details/48901183 异常点检测方法 一、基本概念 异常对象被称作离群点。异常检测也称偏差检测和例外挖掘。 常见的异常成因:数据来源于不同的类(异常对象来自于一个 ...