判断异常值方法：Z-Score 计算公式 Z = (X-μ)/σ 其中μ为总体平均值，X-μ为离均差，σ表示标准差。z的绝对值表示在标准差范围内的原始分数与总体均值之间的距离。当原始分数低于平均值时，z为负，以上为正。 代码演示 1 生成一个 df ...

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 ...

云原生时代的监控告警 监控是运维工作的基础。随着云原生的快速发展，监控系统近几年也快速向prometheus这类时间序列方案发展。用时间序列数据存储监控指标，可以很方便且快速的收集指标并对数据进行处 ...

A z-score (aka, a standard score) indicates how many standard deviations an element is from the mean. A z-score can be calculated from the following ...

标准分数（standard score）也叫z分数（z-score）,是一个分数与平均数的差再除以标准差的过程。用公式表示为： z=(x-μ)/σ。其中x为某一具体分数， μ为平均数，σ为标准差。 Z值的量代表着原始分数和母体平均值之间的距离，是以标准差为单位计算。在原始分数低于平均值时Z ...

最近处理数据时，经常用到Z-score处理方法，所以把自己了解到的知识汇集在此，对自己也是个提升，希望对别人也有所帮助。 （1）Z-score定义 由于Z-score的数据分布满足“正态分布”(N(0,1))，而“正态分布”又被称为“Z-分布”，所以该方法被称为“Z-score ...

Z-score模型 Z-score是一维或低维特征空间中的参数异常检测方法。该技术假定数据是高斯分布，异常值是分布尾部的数据点，因此远离数据的平均值。距离的远近取决于使用公式计算的归一化数据点z i的设定阈值Zthr： 其中xi是一个数据点，μ是所有点xi的平均值，δ是所有 ...

用机器学习检测异常点击流 本文内容是我学习ML时做的一个练手项目，描述应用机器学习的一般步骤。该项目的目标是从点击流数据中找出恶意用户的请求。点击流数据长下图这样子，包括请求时间、IP、平台等特征： 该项目从开始做到阶段性完成，大致可分为两个阶段：算法选择和工程优化。算法选择阶段 ...