一、盖帽法介绍 数据分析中，异常值比较难于界定，一般数据异常值包括几种情况： 单值异常：结合实际业务进行判断（例如：年龄age ≥ 120岁） 相关性异常：一般收入随年龄的增长呈现类线性增长趋势，如果异常情况，需进行剔除 突发异常：激增异常，添加哑变量（有待理解？）区分（异常值 ...

机器学习——异常检测 在生产生活中，由于设备的误差或者人为操作失当，产品难免会出现错误。然后检查错误对人来说又是一个十分琐碎的事情。利用机器学习进行异常值检测可以让人类摆脱检错的烦恼。 检测算法 1.选定容易出错的\(n\)个特征\(\{x_1^{(i)},x_2^{(i ...

　　Halcon在19.11版本中推出了深度学习异常值检测方法，该方法属于无监督式的深度学习方法，使用该算法可以在只有正样本的情况下训练模型。据官方介绍，该方法具有以下优点： 　　1 无需标注 　　2 只需少量正样本即可进行训练 　　3 可以在CPU下进行训练 　　4 具有较快的推断速度 ...

　　异常值是指数据中个别值的数值明显偏离其余的数值，有时也称为离群点，检测异常值 就是检验数据中是否有录入错误以及是否含有不合理的数据。 　　异常值的存在对数据分析十分危险，如果计算分析过程的数据有异常值，那么会对结果 会产生不良影响，从而导致分析结果产生偏差乃至错误 ...

数据转换 　删除重复元素 　　DataFrame对象的duplicated()函数可用来检测重复的行，返回元素为布尔型的Series对象。 每个元素对 应一行，如果该行与其他行重复（也就是说该行不是第一次出现），则元素为True; 如果跟前面不重复，则元 素就为False。 　　返回 ...

第七章、异常值检测（离群点挖掘） 概述： 一般来说，异常值出现有各种原因，比如数据集因为数据来自不同的类、数据测量系统误差而收到损害。根据异常值的检测，异常值与原始数据集中的常规数据显著不同。开发了多种解决方案来检测他们，其中包括基于模型的方法(Model-based ...

MAD 定义为，一元序列 Xi" role="presentation"> Xi X i ...

一、3σ原则 　　3σ原则又称为拉依达准则，该准则具体来说，就是先假设一组检测数据只含有随机误差，对原始数据进行计算处理得到标准差，然后按一定的概率确定一个区间，认为误差超过这个区间的就属于异常值。 　　正态分布状况下，数值分布表： 数值分布 在数据中的占 ...