单分类one-class SVM
对比与有正负样例的二分类SVM，one-class SVM可以训练出一个高维超球面，把数据尽可能紧的包围起来。 场景： 花果山上的老猴子，一生阅猴无数，但是从来没有见过其它的物种。有一天，猪八戒来到花果山找它们的大王，老猴子一声令下，把这个东西给我绑起来！ 这里老猴子很清楚的知道这个外来物种 ...
原文：26.异常检测---孤立森林 | one-class SVM
novelty detection：当训练数据中没有离群点，我们的目标是用训练好的模型去检测另外发现的新样本 outlier dection：当训练数据中包含离群点，模型训练时要匹配训练数据的中心样本，忽视训练样本中的其他异常点。 一 outlier dection .孤立森林 Isolation Forest iForest适用于连续数据 Continuous numerical data 的 ...
2019-06-21 17:57 1 1083 推荐指数：
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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 ...
异常检测 与 One Class SVM
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单类支持向量机（One-Class SVM）
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【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 ...